Eine große Herausforderung bei der Erforschung der Beziehung zwischen Biodiversität und Ökosystemfunktionen besteht darin, diese Beziehung auf die Landschaftsskala zu skalieren und die Rolle von Biodiversität für eine Vielzahl von Ökosystemdienstleistungen zu demonstrieren (Landschaftsmultifunktionalität). In der vorherige Phase der Biodiversitäts-Exploratorien haben wir die Biodiversität und Funktionalität von Graslandökosystemen mit deren Management sowie mit deren Biodiversität und den Eigenschaften der umgebenden Landschaft in Verbindung gebracht. Das gewonnene Wissen wird nun genutzt, um die Ökosystemdienstleistungen von Graslandökosystemen auf die Landschaftsebene hoch zu skalieren. Gleichzeitig sammeln wir im SoCuDES-Projekt sozialwissenschaftliche Daten zur Nachfrage verschiedener Interessensgruppen nach bestimmten Ökosystemdienstleistungen.In BEF-Up2 werden wir den Ansatz von BEF-Up auf Wälder und Ackerflächen ausdehnen, um anschließend ein GIS-basiertes Modell für die Bereitstellung von Ökosystemdienstleistungen (WPs1 & 2) zu erstellen. Ziel ist es, Karten für die Bereitstellung der wichtigsten Ökosystemdienstleistungen für jede der drei Untersuchungsregionen zu erstellen. Diese werden dann mit den SoCuDES-Daten zur Nachfrage nach Ökosystemdienstleistungen kombiniert, um mögliche Maße der Multifunktionalität von Ökosystemdienstleistungen auf Landschaftsebene zu entwickeln. Im GIS-Modell wird es möglich sein, Änderungen der Nachfrage der Interessengruppen, des Landmanagements und der Biodiversität zu simulieren, um besser zu beurteilen, wie sich diese Änderungen auf eine Vielzahl von Ökosystemdienstleistungen auswirken würden (WP3). Die Ergebnisse dieses Projektes tragen maßgeblich zur besseren Erforschung der Beziehung zwischen Biodiversität und Ökosystemfunktionen bei, da hier detaillierte Messungen auf den Untersuchungsflächen der Exploratorien mit umfassenden Daten zum sozialökologischen System verknüpft werden. BEF-Up2 ist ein bedeutender Gewinn für die Biodiversitäts-Exploratorien, da es darauf abzielt die bisherigen Ergebnisse der Forschungprojeckt in einen breiteren gesellschaftlichen Kontext zu stellen.
Das Kernprojekt 5 - Pflanzen - wird weiterhin wichtige Hintergrundinformationen für die anderen Kern- und Beitragsprojekte liefern und die grossen Multi-Site Experimente unterstützen. Dazu werden wir das Monitoring der Vielfalt und Abundanz der Gefäßpflanzen in allen Wald- und Grünland-EPs fortsetzen. Im neuen Multi-Site-Experiment in Wiesen und in der krautigen Vegetation im neuen Multi-Site-Experiment in Wäldern werden Pflanzenvielfalt, -abundanz und -produktivität weiter gemonitored. Darüber hinaus werden wir die Biomasseproduktion in allen Grünland-EPs und im Unterwuchs aller Wald-EPs als wichtige Ökosystemleistung monitoren und Informationen zu den verschiedenen Nutzungswerten von Pflanzenarten (z. B. medizinisch, als Baumaterial, Energie, Zierpflanzen) als weitere wichtige Ökosystemleistung zusammenstellen. Wir bieten Daten zur intraspezifischen Variation der funktionalen Merkmale der Pflanzen und berechnen auf Grundlage dieser individuellen Merkmale für jedes Diagramm die funktionalen Diversitätsmaße. Darüber hinaus werden wir Klima- und Landnutzungsdaten verwenden, um extreme Klima- oder Landnutzungsereignisse als Abweichungen von langfristigen Durchschnittswerten zu identifizieren und deren Auswirkungen auf die Pflanzenvielfalt zu analysieren. Schließlich werden wir langfristige Änderungen in der Vegetationszusammensetzung in Bezug auf Landnutzungsänderungen, Klima und Waldstruktur analysieren. Insgesamt wird dieses Projekt Daten und Erkenntnisse zu allen Untersuchungsflächen liefern, die für alle anderen Projekte wichtig sind.
Biologische Bodenkrusten (Biokrusten) sind Hotspots an mikrobieller Diversität und Aktivität, die als 'Ökosystemingenieure' biogeochemische Kreisläufe (N, P) kontrollieren und die Bodenoberfläche stabilisieren. Biokrusten sind ein komplexes Netzwerk vielfältiger, interagierender Mikroorganismen mit verschiedensten Lebensweisen. In den gemäßigten Breiten ist wenig über die Einflussfaktoren auf Struktur und Funktion der Biokrusten bekannt. Daher wollen wir die Diversität der Mikroorganismen in Biokrusten (Bakterien, Protisten, Pilze und Algen) und ihre biogeochemische Funktion in den Waldflächen der Biodiversitätsexploratorien (BE) entlang von Landnutzungsgradienten untersuchen, um deren Beeinflussung durch Landnutzung und Umweltfaktoren zu verstehen.Das zentral organisierte, neue Störexperiment in den Waldflächen ist eine hervorragende Möglichkeit, um die Entwicklung einer Biokruste unter natürlichen Bedingungen nach einer starken Störung zu verfolgen. Eine Teilfläche simuliert Kahlschlag (die Stämme werden entfernt), die andere Teilfläche einen zukünftig häufiger auftretenden Orkan (Stämme verbleiben auf der Fläche). Wir werden die Entwicklung der Bodenkrusten von einem jungen zu einem reifen Stadium visuell (Flächenbedeckung) und durch Probenahme (Biomasse, Nährstoffe, Bodenorganik, Mikrobiota) mittels Feld-, analytischen und molekularen Methoden regelmäßig über zwei Jahre verfolgen. Außerdem werden wir an der zentralen Bodenbeprobungskampagne in allen 150 Waldflächen teilnehmen und parallel Biokrusten sammeln. Wir werden die mikrobielle Biomasse in der Biokruste quantifizieren, ihre Gemeinschaftsstruktur mittels Hochdurchsatzsequenzierung beschreiben und dies mit dem Umsatz von Stickstoff- und Phosphorverbindungen verschneiden. Um Schlüsselorganismen dieser Prozesse zu identifizieren und in hoher räumlicher Auflösung zu visualisieren, wird zusätzlich ein Laborexperiment unter Anwendung von stable isotope probing und NanoSims durchgeführt. Die Daten zur Biodiversität und funktionellen Genomik werden mit den Nährstoffstatus der Biokrusten (Konzentration und chemische Speziierung von C, N und P) verknüpft. Das Laborexperiment mit stabilen Isotopen wird unser Verständnis von Biokrusten Schlüsselorganismen im N- und P-Nährstoffkreislauf und den Einfluss der räumlichen Heterogenität fundamental verbessern. Diese Daten erlauben zum ersten Mal die quantitative und qualitative Rekonstruktion der wichtigsten Stoffkreisläufe und mikrobiellen Interaktionsmuster in Biokrusten als Reaktion auf Landnutzung und Störung. Abschließend werden die ermittelten Daten in das gemeinsame bodenkundliche Netzwerk der BE integriert und dienen dann als Keimzelle für ein Synthese-Vorschlag mit dem Ziel, die Leistung der Biokruste quantitativ und qualitativ mit anderen Hotspots in Böden, wie Detritus- oder Rhizosphäre, zu vergleichen.
Die zunehmende Sensibilisierung der Bevölkerung für das Thema Biodiversitätsverlust erhöht den Druck auf Politik und Forstwirtschaft, den Wald unter besonderer Berücksichtigung der Biodiversität zu bewirtschaften. Um Synergien oder Zielkonflikte zwischen unterschiedlichen Ökosystemfunktionen zu identifizieren, ist eine transdisziplinäre Forschung und ein beidseitiger Wissenstransfer von Forschungsergebnissen und praktischen Erfahrungen zwischen Wissenschaft und Praxis notwendig. Vor allem bei Zielkonflikten sollte die Wissenschaft die Folgen von unterschiedlichen Bewirtschaftungsoptionen für unterschiedliche Funktionen und auf unterschiedlichen räumlichen Skalen aufzeigen, um so der Praxis Entscheidungshilfen geben zu können. Das beantragte Projekt baut direkt auf den Ergebnissen der ersten Projektphase (hier Wissenstransfer 1.0) auf, in der ein beidseitiger Wissenstransfer zwischen den Biodiversitäts-Exploratorien (BE) und Wald-Akteuren in den drei BE-Regionen initiiert wurde. Diesen Transfer möchten wir in der nächsten Phase verstetigen, intensivieren und ausbauen. In Wissenstransfer 1.0 fragten wir zudem nach wichtigen praxis-relevanten Fragen der Akteure und ihren Vorschlägen zur Verbesserung eines Transfers. Darauf aufbauend wollen wir nun in enger Zusammenarbeit mit den Anwendungspartnern transdisziplinäre Forschungsprojekte etablieren, die die Wirksamkeit der BE Ergebnisse für Forstwirtschaft und Biodiversitätsschutz erhöhen:Im Einzelnen werden wir dabei erstens die Rolle von Habitatbäumen in den BE-Flächen für die Biodiversität und die Holzproduktion analysieren, Baumarten in den BE-Flächen hinsichtlich der mit ihnen assoziierten Biodiversität und ihrer Vitalität vor dem Hintergrund des Klimawandels untersuchen, und wissenschaftliche Daten, die außerhalb der BE-Flächen in Schutzgebieten von zwei BE-Regionen erfasst wurden, mit denen der BE-Flächen vergleichen. Ergebnisse der BE zeigten, dass die Waldbewirtschaftung ein wichtiger Treiber der Biodiversität auf Landschaftsebene ist. Interviews mit Akteuren in den drei Regionen in Wissenstransfer 1.0 verdeutlichten aber auch, dass Bewirtschaftungsentscheidungen häufig von naturräumlichen Gegebenheiten oder sozio-ökonomischen Faktoren bestimmt werden. Durch die Verschneidung der Vielfalt von Bewirtschaftung, Landschaftsvariablen und Besitzverhältnissen wollen wir zweitens die wichtigsten Treiber der Biodiversität in den Regionen identifizieren. Praxis-relevante Ergebnisse sollen regelmäßig der forstlichen und naturschutzfachlichen Praxis durch eine Wissenstransfer-Webseite und mit Hilfe eines Netzwerkes an Multiplikatoren zur Verfügung gestellt. Wir werden dabei Bewirtschaftungsoptionen und ihre Konsequenzen für die Biodiversität ebenso aufzeigen, wie Grenzen der Übertragbarkeit der Ergebnisse. Wichtige Fragen der Akteure sollen drittens an wissenschaftliche Experten der BE weitergeleitet werden und die Grundlage für zukünftige transdisziplinäre Forschungsprojekte bilden.
Semi-natural grasslands are among the most species-rich habitats in Europe but have sharply declined in spatial extent and biodiversity in recent decades. Within Europe, the grasslands of the Alps and the Carpathians harbour extraordinary plant diversity but their biodiversity varies significantly due to local environmental conditions and management intensities. Thus, there is general agreement that, in order to prevent further grassland biodiversity loss, the protection, enhancement and potential expansion of species-rich grasslands is necessary. Knowledge of the areas suitable for protection, enhancement and potential expansion comes largely from vegetation samples and experimental studies. However, these are unaffordable and unfeasible for systematic evaluation of biodiversity patterns over large areas. Further, existing monitoring programs generally lack information on grassland management regimes and a historical perspective, both of which can strongly influence current biodiversity. Fortunately, the availability of earth observational data over large areas now allows extrapolation of field measurements over time and space with acceptable accuracy. Combining these data with biodiversity datasets and an understanding of the socioeconomic context offers powerful opportunities for reaching conservation targets. The aims of the proposed project are to (1) identify diversity-rich grasslands and their distribution in the Alps and Carpathians; (2) identify diversity-supporting grassland management practices and their change and persistence; (3) identify the areas suitable for expanding the grassland protection network; and (4) propose new protection areas and their management across Alps and Carpathians. By addressing these aims we will cooperate with stakeholders to (i) identify effective methods for extrapolation of vegetation samples across the mountain ranges; (ii) identify the grassland management drivers and legacy effects on grassland diversity; (iii) identify constraints and motivations for biodiversity-supporting management practices (iv) provide scientific background for expanding the protection area network in the Alps and Carpathians. The proposed research provides a great opportunity to strengthen the cooperation, data and knowledge exchange between the researchers and stakeholders across the two largest mountain ranges in Europe: the Alps and the Carpathians.
The importance of data and their re-use in synthesis and long-term studies is very well acknowledged in the Biodiversity Exploratories. A data policy was already adopted at the start of the project and a central database was implemented at the beginning of the first phase. The early provision of the database and a consistent observance and incorporation of user needs and requirements have resulted in high acceptance. The central data management provides an environment for data interchange and simple data re-use, stimulating and facilitating synthesis. The central database also provides the IT- infrastructure for efficient field resource management needed by the local management teams and the Biodiversity Exploratory Office, as well as a tool to provide information about species occurrence to landowners and a tool to compute the Land Use Intensity Index, LUI, for grasslands, a parameter that is used by many groups. The database secures the interpretability of data and provides the means for data quality control. It functions both as a work-in-progress storage and as a temporary archive. This proposal shall secure the continuation of this strong and, for the overall success of the Exploratories, essential work. In addition to continued provisioning of the infrastructure and user support (in particular with respect to synthesis) the work in the new funding period will focus on the following topcis: development of further research supporting tools, development of features for scientific communication, ensuring FAIRness of data and the repository itself.
Gewässerrenaturierungsprojekte zielten bisher hauptsächlich darauf ab, natürliche lokale Habitatbedingungen wiederherzustellen und dadurch die Biodiversität zu erhöhen. Dieser habitatbasierte Ansatz auf lokaler Ebene vernachlässigt den starken Einfluss von großräumigen Umweltfaktoren. Außerdem sind die gesellschaftlichen Bedürfnisse und der Nutzen von Renaturierungen bislang kaum untersucht und ihre Beziehung zum lokalen und regionalen Umweltkontext unklar. In letzter Zeit wurden Konzepte zu den relevanten räumlichen Skalen für die Gewässerrenaturierung entwickelt, diese wurden aber noch nicht an großen Datensätzen getestet. Das COSAR-Projekt untersucht den Einfluss des gegenwärtigen und historischen räumlichen Kontextes von Renaturierungsprojekten auf die ökologischen und gesellschaftlichen Renaturierungsergebnisse. Die Projektpartner kombinieren ihre vorhandenen ökologischen Monitoringdaten von 200 Restaurierungsprojekten aus Mittel- und Nordeuropa. Zusätzlich werden Social-Media-Posts von renaturierten Standorten analysiert, um Rückschlüsse auf Ökosystemleistungen und die Interaktion der Menschen mit renaturierten Standorten zu ziehen. Das Projekt besteht aus drei Arbeitsschritten. Erstens definieren und quantifizieren wir ökologische und gesellschaftliche Indikatoren für den Erfolg von Renaturierungen und untersuchen ihre Synergien und Zielkonflikte. Zweitens kontextualisieren wir die ökologischen und gesellschaftlichen Restaurierungsergebnisse mit biotischen und abiotischen Umwelt- und sozioökonomischen Daten auf verschiedenen räumlichen Skalen, um die relevanten Treiber und Skalen zu identifizieren, die den Renaturierungserfolg fördern oder verhindern. In diesen Analysen berücksichtigen wir auch historische Umweltbedingungen. Drittens entwickeln und verbreiten wir ein interaktives Online-Werkzeug, das während der Restaurierungsplanung genutzt werden kann, um das in den ersten beiden Stufen gewonnene Wissen auf eigene Restaurierungsszenarien anzuwenden. Zusätzlich stellen wir Faktenblätter zur Verfügung und zeigen Best-Practice-Beispiele für die Renaturierungsplanung auf. Wir wenden einen transdisziplinären Ansatz an und legen großen Wert auf die Einbindung von Stakeholdern in allen Projektphasen. Diese Stakeholder vertreten verschiedene Interessengruppen aus allen am Projekt beteiligten Nationalitäten. Sie helfen bei der Identifizierung der relevanten Erfolgsindikatoren, gestalten den Fokus der Kontextanalysen, geben Ratschläge, um die Relevanz und Benutzerfreundlichkeit der Projektergebnisse sicherzustellen und fungieren als Botschafter bei der Verbreitung der Projektergebnisse. Mit diesem Projektdesign stellen wir neues Wissen und Werkzeuge zur Verfügung, um den ökologischen und gesellschaftlichen Nutzen von Renaturierungsprojekten zu fördern, die Planung vielversprechender Renaturierungsprojekte zu erleichtern um die Ziele der Wasserrahmenrichtlinie und die Sustainable Development Goals 3, 6, 14 &15 zu erreichen.
Das Projekt A04 wird die Angebots- und Nachfragefunktionen und deren räumlich-zeitliche Veränderungen in rurbanen Systemen Ghanas und Indiens analysieren, die viele miteinander verflochtene ländliche und städtische Merkmale aufweisen. Es geht um die Frage, wie sie Materialflüsse bestimmen, und wie und in welchem Maße die Interdependenz innerhalb und zwischen rurbanen Räumen von Ökosystemleistungen abhängt und diese beeinflusst; dabei werden alle Arten von Ökosystemleistungen berücksichtigt, also bereitstellende, unterstützende, regulierende und kulturelle. Vergleichende Feldforschung wird in der Küstenmetropole Accra in Ghana durchgeführt, sowie in Bengaluru in Südindien, einem global vernetzten Zentrum im Inland. Wir kombinieren Feldmessungen, Dokumentenanalyse, agronomische Experimente, (Satelliten-)Bildanalysen und Modellierung, um Materialflüsse, Nutzung und Kreisläufe ausgewählter natürlicher Ressourcen in rurbanen Räumen zu identifizieren und zu quantifizieren. Hierzu zählen landwirtschaftliche Inputs und Outputs wie Boden, Nährstoffe, Wasser, Ernteerträge und Futtermittel, die für das Nahrungsmittelsystem relevant sind, und deren Erhaltung und Reproduktion regulierende und bereitstellende Ökosystemleistungen darstellen. Agronomische Feldversuche werden eine umfassende Bewertung von Ernteerträgen unter verschiedenen Bewirtschaftungsbedingungen ermöglichen. Auf der Grundlage von Aufzeichnungen in Lagerhäusern, von Verwaltungsstellen und Abfallsammlern werden wir einen Lieferkettenansatz verfolgen und die Lebensmittelströme von der Ernte, über die anschließende Verarbeitung, bis hin zur Abfallproduktion und -entsorgung erfassen (Zusammenarbeit mit A03, B02). In Zusammenarbeit mit A03 ermöglicht es dieser Ansatz, den Weg von Mikro- und Nanoplastik aus rurbanem Abfall im Boden-Wasser-System in Echtzeit zu verfolgen. Die untersuchten mineralischen Ressourcen (Granit und Sand) sind Bestandteile eines Abbausystems, das Baumaterialien für (r)urbane Siedlungen und Infrastruktur liefert. Zeitreihenanalysen älterer Satellitenbilder von Abbaustandorten, die inzwischen als Bewässerungs-Reservoirs dienen, werden herangezogen, um die Auswirkungen des Abbaus auf unterstützende, bereitstellende und kulturelle Ökosystemleistungen zu bewerten. Unser diachroner Ansatz wird es ermöglichen, wichtige Landschaftsmerkmale rurbaner Systeme über die letzten vier Jahrzehnte zu vergleichen. In Phase 2 planen wir eine Ausweitung der Aktivitäten auf sekundäre rurbane Räume wie Tamale in Ghana und Dehradun in Nordindien.
Kalkmagerrasen sind durch traditionelle Landnutzung in europäischen Kulturlandschaften entstanden und gehören zu den artenreichsten Lebensraumtypen. Sie beherbergen viele seltene und stark gefährdete Arten, sind aber heute oft bedroht, vor allem durch Nutzungsaufgabe und Eutrophierung. Restaurierungsmaßnahmen sind daher dringend erforderlich. Allerdings fehlen länderübergreifende Restaurierungsansätze und Bewertungen innerhalb regionaler Restaurierungsprogramme konzentrieren sich meist nur auf Indikatorarten oder Artenvielfalt und ignorieren biotische Interaktionen, Ökosystemfunktionen und den Landschaftskontext. Gerade biotische Interaktionen sind wichtige Indikatoren für den Restaurierungserfolg, da sie oft sensitiver auf Umweltveränderungen reagieren und essentielle Funktionen bestimmen, die zur Stabilisierung von Ökosystemen notwendig sind.In diesem Projekt werden wir biotische Interaktionen über verschiedene trophische Ebenen untersuchen, einschließlich (1) Pflanzen-Boden-, (2) Pflanzen-Bestäuber- und (3) Vogel-Nahrungsressourcen-Interaktionen, in restaurierten und degradierten Kalkmagerrasen, die in unterschiedlichen sozio-ökologischen und landschaftlichen Kontexten in drei Ländern (Deutschland, Spanien und Estland) eingebettet sind. Zusätzlich werden wir Ökosystemfunktionen wie Bodenfunktionen, Bestäubung und Prädation messen. Wir stellen die Hypothese auf, dass im Vergleich zu degradierten Standorten lokale Restaurierungsmaßnahmen auf Magerrasen zu komplexeren und stabileren Interaktionen und verbesserten Ökosystemfunktionen führen werden. Darüber hinaus werden wir untersuchen, ob eine landschaftsbezogene Restaurierung durch Agrarumweltmaßnahmen die lokale Restaurierung durch additive oder synergistische Effekte effektiver machen kann. Wir erwarten, dass Agrarumweltmaßnahmen die Vernetzung von Kalkmagerrasen erhöhen, insbesondere an isolierten Standorten, an denen es keine anderen Kalkmagerrasen in der Umgebung gibt. Darüber hinaus werden wir den sozialen Kontext der Restaurierungsprogramme analysieren und zentrale Akteure identifizieren, die notwendig sind, um lokale und landschaftliche Restaurierungsziele zu erreichen. Dabei werden wir untersuchen, wie soziale Abhängigkeiten biologische Interaktionen als indirekte Faktoren beeinflussen. Um die Ergebnisse dieses Projekts zu synthetisieren, werden wir Metanetzwerke, multifunktionale und sozial-ökologische Netzwerkansätze verwenden, um z.B. Schutzprioritäten und mögliche Zielkonflikte zu identifizieren.
C4.1 Prozess-basierte Modelsimulationen. Wir entwickeln prozessbasierte Modellsimulationen und Deep-Learning-Tools für die Datenanalyse, um mit dem Sensornetzwerk zu interagieren und die Messungen zu optimieren. Dies ermöglicht ein vertieftest Verständnis der Auswirkungen der räumlich-zeitlichen Heterogenität und Dynamik auf den gesamten Wasser- und Kohlenstoffaustausch im Ökosystem. Wir werden ein bestehendes prozessbasiertes 2D-Modell erweiterten, kalibrierten und in einem 3D Gegenwarts- und Vorhersagemodus betreiben, der die räumlich-zeitliche Heterogenität kleinräumiger Prozesse abdeckt und neue Skalierungsgesetze für nichtlineare Wechselwirkungen integriert.C4.2 Deep-LearningMit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen soll die Fülle an Daten effizient ausgewertet werden, um zwischen wichtigen und redundanten Daten zu unterscheiden. Ziel ist es, eine ausreichende räumlich-zeitliche Auflösung zu erreichen, Energie für die Sensorknoten zu sparen und die Anhäufung redundanter Daten zu reduzieren. Dabei interagieren Deep-Learning und Prozesssimulationen mit dem Sensornetz durch i) Datenassimilation aus dem Sensornetz und ii) Anpassung und Optimierung des Messdesigns auf Basis der simulierten Ergebnisse und Vorhersagen
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 128 |
| Europa | 1 |
| Global | 1 |
| Land | 1 |
| Wissenschaft | 86 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 128 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 128 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 107 |
| Englisch | 125 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Webseite | 128 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 103 |
| Lebewesen und Lebensräume | 127 |
| Luft | 60 |
| Mensch und Umwelt | 128 |
| Wasser | 50 |
| Weitere | 128 |