Die Ökonomie von Pflanzen wird als Kompromiss zwischen Nährstoffaufnahme und -erhalt angesehen. Wurzeln sind in unserem Verständnis der gesamten Pflanze jedoch immer noch unterrepräsentiert. Wurzeltraits scheinen aufgrund ihrer Interaktion mit Bodenbiota multidimensional zu sein. Kompromisse zwischen der Investition in die Oberfläche der Wurzel bzw. der arbuskulären Mykorrhiza Pilze (AMF) wurden bislang anhand der spezifischen Wurzellänge untersucht. Allerdings sind auch Wurzelhaare dafür bekannt die Phosphoraufnahme zu erhöhen. Diese sind bislang in Konzepten der Wurzelökonomie nicht enthalten. In Gewächshausversuchen zeigte sich, dass Wurzelhaarlänge und -häufigkeit negativ mit der AMF-Kolonisation korrelieren. Dieser Gradient zwischen einer Strategie zur Vergrößerung der Wurzelhaaroberfläche und der AMF-Symbiose erwies sich als unabhängig von der spezifischen Wurzellänge, was auf eine bislang unberücksichtigte Varianz in Wurzeltraits hindeutet. Studien zeigen, dass die AMF-Oberfläche - gemessen als extraradikale Hyphenlänge - mit der Landnutzungsintensität zunimmt, wobei die Bodennährstoff-Stöchiometrie einen Einfluss haben könnte. Daher sind zur Untersuchung der Komplexität des Wurzel-Pilz-Oberflächen-Gradienten Daten von Flächen mit unterschiedlichen Böden erforderlich. In diesem Projekt möchte ich das Konzept eines Wurzel-Pilz-Oberflächen-Gradienten unter Beachtung von Wurzelhaaren und extraradikalen Hyphen erstmals testen. Ich werde Individuen der dominantesten Pflanzenarten im Feld (VIP-Ebene) entlang eines Landnutzungsgradienten untersuchen. Dabei gehe ich von einer Verlagerung hin zu AMF Oberfläche mit zunehmender Landnutzungsintensität aus. Aufgrund von Artenüberschneidungen zwischen den Feldern werde ich sowohl inter- als auch intraspezifische Muster testen können. Die AMF-Gemeinschaft in der Rhizosphäre wird analysiert, um zu testen, ob Veränderungen in der Hyphenlänge auf Veränderungen der AMF-Lebensgemeinschaft zurückzuführen sind. In einem mechanistischen Gewächshausexperiment wird die direkte Wirkung der Bodennährstoff-Stöchiometrie untersucht. Die AMF-Gemeinschaft in der Rhizosphäre sowie der Wurzel soll analysiert werden, um Veränderungen der AMF-Lebensgemeinschaft sowie die Plastizität von Pilzarten bei der Biomasseallokation zu testen. Die Daten werden mit morphologischen, anatomischen und chemischen Wurzeltraits aus früheren Projekten der Biodiversitäts-Exploratorien kombiniert, um die Erkenntnisse in bestehende pflanzenökonomische Konzepte zu integrieren. Der Rahmen der Exploratorien ermöglicht es, dieses verbesserte Verständnis von Wurzeltraits mit Ökosystemprozessen wie Pflanzenproduktivität, Nährstoffkreisläufen oder Bodenaggregation zu verbinden. Dieses Projekt wird das mechanistische Verständnis von Wurzelökonomie verbessern und dazu beitragen, deren Bedeutung für die Vorhersage von Veränderungen in Pflanzengemeinschaften und Ökosystemen bei zunehmender Landnutzung und globalem Wandel zu untersuchen.
In der nächsten Phase der Biodiversitäts Exploratorien sollen Experimente dabei helfen die Effekte verschiedener Landnutzungskomponenten auf Ökosysteme zu ermitteln. 'Common garden' Experimente werden genutzt, um die Umweltheterogenität zu minimieren, die ansonsten interessante Effekte verschleiert. Wir planen Grasnarben, die von n = 42 Plots der Biodiversitäts Exploratorien entnommen werden, in einem 'common garden' auszubringen wo die Intensität der Mahd und der Düngung manipuliert werden soll. In den nächsten drei bis 15 Jahren werden die Veränderungen in den Pflanzen- und Bakteriengemeinschaften auf den Grasnarben verfolgt. Hierfür wird die Zusammensetzung und Diversität der Pflanzen und Bakterien (next-generation 16S rRNA gene amplicon sequencing) ermittelt. Zusätzlich werden noch 3D-Modelle der Pflanzengemeinschaften, die durch multispektrale Information ergänzt werden, erstellt (PlantEye F500, Phenospex, Heerlen, The Netherlands). Diese Modelle erlauben die Errechnung von Parametern, die ganze Pflanzengemeinschaften charakterisieren. Änderungen in den Pflanzen- und Bakteriengemeinschaften werden mit der Landnutzung der Plots in den vergangenen Jahren ins Verhältnis gesetzt. Wir erwarten, dass Gemeinschaften, die aus verschiedenen Plots stammen, aber die gleiche Landnutzung erfahren in Ihrer Zusammensetzung und Diversität konvergieren; Gemeinschaften aus den gleichen Plots, die aber unterschiedliche Landnutzung erfahren, sollten divergieren. Das Projekt nutzt das Vorwissen zu den einzelnen Plots in Bezug auf Landnutzung und Artenzusammensetzung, liefert neuartige Daten für die Biodiversitäts Exploratorien, und stellt einen unabhängigen und neuartigen Beitrag zu der Frage, wie Landnutzug Ökosysteme beeinflusst, dar.
Die Funktionen von Mooren in Wasser- und Elementkreisläufen, als Kohlenstoffspeicher und in der Bewahrung der Biodiversität sind zunehmend im Fokus wissenschaftlicher und öffentlicher Debatte. Insbesondere im Verlauf des Klimawandels sind renaturierte Hochmoore Klimaextremen ausgesetzt, zum Beispiel Dürren, mit Langzeiteffekten für Boden und Pflanzengemeinschaften, und somit auch für den Kohlenstoffkreislauf. Der Klimawandel erschwert damit zusätzlich die Hochmoorrenaturierung zu bereits vorhandenen Grenzen. Damit verbunden ist ein unzureichender Wissensstand bezüglich potentieller Indikatoren für Degradation und Renaturierungserfolge, z.B. die Dynamiken und Bilanzen von Gasflüssen, Biodiversitätsniveaus oder Wasserbilanzen. Moordegradierung verändert die Wasserspeicherfähigkeit und reduziert die Fähigkeit Wasserschwankungen abzupuffern, was die Renaturierung weiter beeinflusst. Paläoökologische Daten erlauben Schlussfolgerungen über Feuchtebedingungen für Torfwachstum und potentielle Resilienz gegenüber in der Vergangenheit aufgetretenen Schwankungen der Umweltbedingungen. Somit können aus ihnen Grundlageninformationen abgeleitet werden, die helfen Renaturierungsziele zu formulieren, aber auch mögliche Einschränkungen aufzeigen. Der voranschreitenden Klimawandel mit häufigen auftretenden Hitzewellen und Dürren bedeutet insbesondere für die Re-Etablierung von Hochmoorvegetation eine ernste Bedrohung, die auf nährstoffarmes Niederschlagswasser angewiesen ist. Das Projekt verbindet Schlüsselmethoden von verwandten Disziplinen in bisher nicht gekannter Weise: In Unterprojekten behandeln wir i) die paläoökologische Rekonstruktion von Referenzbedingungen und Indikatoren für Degradation, ii) aktuelle Hydrologie, Niveaus von Biodiversität, Mikrobielle Gemeinschaften, iii) CO2 und CH4 Bilanzen mit Hauben- und Eddy-Covariance Technik und vorhandenen Langzeitdaten, iv) neuste Fernerkundungsmethoden inklusive dem Upscaling von Plotniveau bis auf das Landschaftsniveau, unterstützt von künstlicher Intelligenz, v) Negative Auswirkungen und Wechselbeziehungen zwischen Biodiversität, Kohlenstoffbilanzen, Treibhausgasemissionen und Resilienz wenn Zielniveaus nicht erreicht werden können, vi) Wissenstransfer in enger Zusammenarbeit mit Torfindustrie, Naturschutzakteuren, Akteuren der Land- und Wasserwirtschaft und der Administration.Wir untersuchen erstmalig Hochmoorrenaturierungsverläufe basierend auf neusten Bewertungsmethoden der Paläoökologie und Biogeochemie von Torfproben und ordnet diese Daten in einen landschaftsökologischen Kontext ein, um mit leistungsstarken Fernerkundungswerkzeugen das zukünftige Monitoring von degradierten und renaturierten Hochmoorflächen zu ermöglichen. Die enge Verbindung der Arbeitspakete und die Anwendung von in der Renaturierungsökologie wenig betrachteter Daten machen dieses Projekt innovativ und lassen wichtige Ergebnisse erwarten für die Hochmoorrenaturierung unter sich verändernden hydro-klimatischen Bedingungen.
Grünlandökosysteme sind der Schwerpunkt von Biodiversitätsforschung in den letzten Jahrzehnten, wobei die Biodiversitätsexploratorien einen wichtigen Beitrag geleistet haben. Die unterschiedlichen Pflanzentypen z.B. Leguminosen, Gräser und Krautige und deren Vorkommen in Lebensgemeinschaften haben einen starken Einfluss auf den Nährstoffumsatz und die Biomasseproduktion im Grünland. Viele Forschungsarbeiten konzentrierten sich auf den Einfluss von Mechanismen der Landnutzungsänderung welche die Biodiversität von diesen Ökosystemen erklären. In diesem Zusammenhang wurde die Rolle von Silizium (Si) und Calcium (Ca) diskutiert. Beide Elemente werden von Pflanzen genutzt um Herbivorie abzuwehren. Poaceae sind reich an Si und arm and Ca wohingegen Fabaceae viel Ca und wenig Si akkumulieren. Die Anreicherung von Si und Ca in Pflanzen steht in Zusammenhang mit der Ressourcenaufnahmestrategie und Abbaubarkeit entlang des „fast-slow economic spectrum“. Durch den pflanzenspezifisch unterschiedlichen Bedarf an Si und Ca wirken sich unterschiedliche Verfügbarkeiten dieser Elemente im Boden unterschiedlich auf die Pflanzengemeinschaften aus. Die Si-Verfügbarkeit im Boden hat einen Einfluss auf die Biomasseproduktion von Gräsern und deren Phosphorgehalt. Für Leguminosen ist Ca wichtig für den Stickstoff- und Phosphorgehalt der Pflanzen. Im Rahmen der Biodiversitätsexploratorien wurde gezeigt, dass Landnutzungsart und -intentsität einen starken Einfluss auf Pflanzengemeinschaften hat. Da Si und Ca einen starken Einfluss auf die Ökosystemleistung im Grünland haben und dies bisher nicht umfassend untersucht wurde, möchten wir in unserem Projekt auf diesen Aspekt fokussieren. Wir erwarten direkte und indirekte Zusammenhänge zwischen Landnutzung, Si und Ca in Boden und Pflanzen im Hinblick auf Ökosystemprozesse und Ökosystemdienstleistung im Grünland. Das Ziel des Projekts ist es, die Mechanismen aufzuklären, welche die Verfügbarkeit von Si und Ca im Boden in Bezug zu der Konzentration von Si und Ca in Pflanzen für die verschiedenen Pflanzentypen und Pflanzengemeinschaften unter verschiedenen Nutzungsbedingungen in den Biodiversitätsexploratorien zugrunde liegen. Daher möchten wir aufklären, wie sich Landnutzung auf die Si und Ca- Gehalte in der Biomasse von Pflanzengemeinschaften auswirkt (Ziel 1), wie sich unterschiedliche Verfügbarkeit von Si und Ca in Böden auf die Zusammensetzung von Pflanzengemeinschaften auswirkt (Ziel 2), und wie unterschiedliche Arten und funktionelle Gruppen plastisch auf Si- und Ca-Verfügbarkeit reagieren (Ziel 3). Schlussendlich wollen wir die kausalen Zusammenhänge verstehen, welche zu unterschiedlichen Si- und Ca-Konzentrationen in der oberirdischen Biomasse im genutzten Grünland führen (Ziel 4).
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.
Stressoren kaskadieren in komplexer Art und Weise durch Ökosysteme. Zum Beispiel führt Nährstoffeintrag in Seen zu erhöhten Chlorophyll-a-Konzentrationen; in der Folge entstehen Trübungen und kleine Makrophyten können durch Beschattung verschwinden; gleichzeitig nimmt die Kohlendioxidkonzentration durch Photosynthese ab, wodurch Makrophyten, die ausschließlich Kohlendioxid verwenden können, beeinträchtigt werden. Viele Studien behandeln einzelne Teile solcher komplexen Beziehungen, aber bisher ist es nicht möglich, aus Einzelstudien resultierende Funktionen meta-analytisch zu einem kausalen Netzwerk zu kombinieren. Dieses Projekt wird eine neue Methode entwickeln um die Ergebnisse zahlreicher Studien zu integrieren und so komplexe Folgen von Stressoren in Ökosysteme vorherzusagen. Zwar gibt es bereits einige prinzipiell geeignete Modelltypen, aber alle haben Schwächen: Mechanistische Modelle treffen Vorhersagen, aber ihnen fehlt ein meta-analytischer Ansatz; Bayesische Strukturgleichungsmodelle integrieren Pfade, aber ebenfalls ohne meta-analytische Komponente; Bayesian Belief Networks sind zwar flexibel, können aber nichtlineare Funktionen nicht integrieren; Bayesische meta-analytische Strukturgleichungsmodelle verwenden standardisierte Effektgrößen, können aber keinen Stressor-Gradienten vorhersagen. In dem beantragten Vorhaben wird ein neuer Ansatz entwickelt (Posterior Predictive Meta-Analytic Networks), der Vorteile existierender Ansätze kombiniert und ihre Schwächen umgeht. Die Methode basiert auf absoluten Effektgrößen, die meta-analytisch kombiniert werden und kann gleichermaßen lineare, Kurven- und nichtlineare Funktionen verwenden. Sie generalisiert direkte und indirekte kausale Beziehungen zwischen Stressoren und ihren Effekten und ist in der Lage, die Folgen mehrschrittige Reaktionen vorherzusagen. Die PPMN-Syntax wird in R entwickelt, auf GitHub und schließlich auf CRAN verfügbar gemacht. Ein Netzwerk zu den Folgen der Eutrophierung in flachen Seen wird aufgebaut und in zwei Richtungen (Stressorenwirkung auf Effekte; und Vorhersage der Stressorenstärke durch Indikatoren) modelliert. Die etablierte Modellstruktur ist auf viele andere ökologische Fragen anwendbar.
Historischer Landnutzungswandel kann erheblichen Einfluss auf die aktuelle Komposition, Struktur und Funktion von Ökosystemen haben. Frühere lokale Landnutzung kann z.B. durch Standortveränderungen, Samenbank oder überdauernde Arten anhaltende Effekte auf Artengemeinschaften haben. Auf der Landschaftsebene kann es durch Landnutzungswandel zu drastischen Veränderungen der räumlichen Konfiguration von Habitaten, z.B. Patchgrößen, Gesamtfläche und Konnektivität, kommen. Die Habitatkonfiguration hat bekanntermaßen Einfluss auf die Entstehung und die Diversität von Artengemeinschaften. In Fällen, in denen sich die Habitatkonfiguration aufgrund von Landnutzungswandel erheblich verändert hat, kann die historische Konfiguration signifikanten Einfluss auf die aktuellen Artengemeinschaft haben.Wir werden Daten zu Pflanzen und Arthropoden der Grünland-EP und Landnutzungskarten von 1870-2010 (die in diesem Projekt erstellt werden) der drei Exploratorien verwenden, um Auswirkungen früherer Landnutzung und historischer Habitatkonfiguration auf Artenreichtum und Traits der Gemeinschaften zu modellieren. Die Landnutzungskarten und daraus abgeleitete Landschaftsmaße werden allen AGs in den Biodiversitätsexploratorien über BExIS zur Verfügung gestellt, um weitere Studien zu Auswirkungen historischer Landnutzung zu unterstützen.Ziele: 1.) Historische Landnutzungs- und Landschaftsanalyse: wir werden Landnutzung von historischen Karten abdigitalisieren, Landnutzungstrajektorien auf der lokalen und landschaftlichen Ebene analysieren und Maße der historischen Landschaftstruktur berechnen. Für Hainich-Dün ist dies bereits durchgeführt worden. 2.) Modellierung der Auswirkungen historischer Landschaftsdynamik auf Artenreichtum der Pflanzen und Arthropoden: wir werden testen, ob sich die historische Habitatkonfiguration auf den aktuellen Artenreichtum auswirkt und dabei wichtiger als die aktuelle Konfiguration ist, wenn es starke Veränderungen der Grünlandfläche gegeben hat (Zu-/ Abnahme). Des Weiteren werden wir spezifischere Analysen von EP mit neu entstandenem Grünland (z.B. in Hainich-Dün) sowie mit Grünlandfragmentierung durchführen und bei Letzterem auch Aussterbeschuld untersuchen. 3.) Modellierung der Auswirkungen früherer Landnutzung und historischer Habitatkonfiguration auf die Trait-Zusammensetzung von Artengemeinschaften: unter diesem Objective werden wir historische Effekte auf die multivariate Trait-Zusammensetzung, die Anteile bestimmter Artengruppen (z.B. Habitatspezialisten) und Trait-Mittelwerte der Gemeinschaften modellieren. 4.) Quantitative Modellierung der Interaktionen zwischen Traits und früherer Landnutzung und historischer Habitatkonfiguration: hierfür werden wir einen neuen Modellierungsansatz verwenden, der auf Verallgemeinerten Linearen Gemischten Modellen basiert, um zu quantifizieren, wie stark bestimmte Traits die Zusammenhänge zwischen dem Vorkommen von Arten und früherer Landnutzung sowie historischer Konfiguration modifizieren.
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.
Ein erheblicher Teil des Kohlenstoffs im Tundra-Taiga-Ökoton (engl. ‚Tundra Taiga Ecotone‘, TTE) wird als oberirdische Biomasse (engl. ‚Above-Ground Biomass‘, AGB) in Bäumen und Sträuchern durch Photosynthese gespeichert, wobei Kohlenstoffdioxid aus der Atmosphäre während der kurzen Wachstumsperiode in hohen Breiten entzogen wird. Dies führt zu geringer Kohlenstoffspeicherung im TTE. Der Klimawandel könnte die Produktivität beeinflussen und Vegetationsmuster verändern. Die Rolle abiotischer Faktoren in der Kohlenstoffspeicherung borealer Wälder ist ungenügend verstanden. Eine Neubewertung der Vegetationsorganisation muss hinsichtlich statischer Modulatoren erfolgen. Topografie, ein wichtiger Faktor für Wasser- und Nährstoffverfügbarkeit, ist ein statischer abiotischer Faktor, der die lokalen Wachstumsbedingungen beeinflusst. Mit steigenden Temperaturen wird erwartet, dass Niederschlag intensiver und häufiger wird, was zu Wasserstau oder Nährstoffauswaschung an bestimmten topografischen Positionen führen kann und den Rückgang bestimmter Baumarten zur Folge haben könnte. Daher könnte der Klimawandel lokale Reaktionen auf die topografische Position verändern und Wechselwirkungen mit Wetterbedingungen beeinflussen. Die Topografie könnte die Auswirkungen des Klimawandels mildern und anpassungsfähigen Arten zugutekommen, während andere unter veränderten Bedingungen leiden. Das Verständnis der Beziehung zwischen Topografie und Biomasseakkumulation ist entscheidend für die Bewertung der zukünftigen Rolle borealer Wälder im globalen Kohlenstoffhaushalt. Das BToBE-Projekt zielt darauf ab, Wissenslücken hinsichtlich des Einflusses der Topografie auf die Biomasseakkumulation im TTE zu schließen und deren Auswirkungen durch Vorwärtssimulation mit einem prozessbasierten Vegetationsmodell zu bewerten. Die zentrale Hypothese ist, dass sich die Reaktionen der Vegetation auf topografische Bedingungen im TTE aufgrund starker globaler Erwärmung verändert haben. Kürzlich wurden drohnenbasiert 3D-Punktwolken gesammelt, die verarbeitet werden, um Waldbiomasse zu ermitteln. Diese hochauflösenden Referenzdaten erfassen den bioklimatischen Gradienten des TTE, wobei die nördliche Baumgrenze in Niederungen mit Permafrost und im gebirgigen Terrain verläuft. Die drohnenbasierten AGB-Daten werden verwendet, um ein AGB-Modell für das großflächige Ableiten (engl. ‚upscaling‘) mit Landsat- und Sentinel-2-Multispektralsensoren zu entwickeln. Das Ziel ist dreistufig: Erstens sollen die Beziehungen zwischen AGB und Topografie mithilfe von verallgemeinerten additiven Modellen aufgeklärt werden; zweitens soll die Stabilität dieser Abhängigkeiten durch Rekonstruktion langfristiger AGB-Daten aus den vergangenen Jahrzehnten untersucht werden. Dies wird für die Verbesserung und Implementierung des Individuen-basierten und räumlich expliziten borealen Waldvegetationsmodells LAVESI genutzt, zur Ableitung von AGB-Trajektorien im TTE in den kommenden Jahrzehnten.
Landnutzung und Niederschlagsbedingungen sind wichtige Faktoren für die Diversität und Ökosystemfunktion von Grassländern weltweit, und sind zwei der wichtigsten Treiber des globalen Wandels. Ökosysteme werden gleichzeitig Änderungen von Bodennährstoffen (z.B. durch Düngung) und im Rahmen des Klimawandels häufigeren und intensiveren Trockenheitereignissen ausgesetzt sein. In Kombination können die beiden Faktoren additiv wirken, oder sich gegenseitig verstärken oder abschwächen. Demzufolge variiert die Gemeinschafts- und Ökosystemreaktion auf Trockenheit je nach den Nährstoffbedingungen. Die Mechanismen von Interaktionen von Nährstoffen und Trockenheit bleiben bisher unverstanden, und wir können daher derzeit nicht vorhersagen, bei welcher Landnutzung Grassländer mehr oder weniger sensitiv auf Trockenheit reagieren.Das Hauptziel des Projektes ist es, unsere Vorhersagen für die Konsequenzen von Globalem Wandel auf Grassländer zu verbessern. Dazu werden die kombinierten Effekte von Nährstoffen und Trockenheit auf der Ebene von einzelnen Pflanzenmerkmalen und von Gesamtpflanzen untersucht, und integriert mit Effekten von Trockenheit auf die Zusammensetzung und Produktivität von Pflanzengemeinschaften entlang von Landnutzungsgradienten in Grassländern.In einem Gewächshausexperiment werden wir für 16 Arten, die in den Exploratorien häufig sind, vergleichend die Plastizität im Hinblick auf Nährstoffe für einen umfassenden Satz von mehr als 20 physiologischen, morphologischen und Gesamtpflanzen-Merkmalen untersuchen, die relevant für den Wasserhaushalt von Pflanzen sind. In einem 'common garden' Experiment werden wir die kombinierten Effekte von Nährstoffen und Trockenheit (und ihre Interaktionen) für Gesamtpflanzen dieser Arten quantifizieren. Zusätzlich werden wir die Effekte von experimenteller und natürlicher Trockenheit entlang von Gradienten der Nährstoffverfügbarkeit und Landnutzung (insbesondere Düngung) in den Exploratorien bestimmen. Die direkte Verknüpfung der Daten auf Ebene von Merkmalen, Gesamtpflanzen, Gemeinschaften und Ökosystemen wird unser mechanistisches Verständnis von kombinierten Effekten von Nährstoffen und Trockenheit auf Grassländer unter derzeitigen und zukünftigen Bedingungen verbessern. Die Ergebnisse werden sowohl in angewandter als auch in wissenschaftlicher Hinsicht wichtige neue Erkenntnisse liefern.
| 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 |