The SNVX81 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)
The SNLV11 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)
The ISND86 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)
Die Kopplung zwischen drei dominanten Gruppen von Bodenbakterien (Acidobacteria, Actinobacteria, Alphaproteobacteria), Pflanzen, Bodenbedingungen und Landnutzung soll aufgeklärt werden. Die Untersuchungen konzentrieren sich auf (1) die Dynamik der funktionellen Kopplung zwischen aktiven Rhizosphärenbakterien und Pflanzen, (2) die spezifischen Funktionen von individuellen Bakterien beim Abbau von Wurzelexsudaten, Pflanzenstreu und Tierkadavern/Dung sowie (3) der zeitlichen Stabilität von mikrobiellen Gemeinschaften in der Rhizosphäre und nicht-durchwurzeltem Boden der Exploratorien. Die funktionelle Koppelung der Bakterien über den Kohlenstofffluss soll zeitlich hochaufgelöst mittels 13C-Pulsmarkierung von Wurzelexsudaten durch Captured RNA Isotope Probing (CARIP), sowie durch den Vergleich der Exsudatprofile mit der Zusammensetzung der Bakteriengemeinschaften mittels Hochdurchsatzsequenzierung aufgeklärt werden. Die individuelle funktionelle Rolle der Bakterien wird anhand der Aufnahme 13C-markierter Substrate mit nachfolgender Identifizierung der aktiven Phylotypen durch Stabile Isotopenbeprobung von RNA (SIP) sowie metagenomische und metatranskriptomische Ansätze untersucht. Die kurzfristigen Veränderung in der Zusammensetzung der Rhizosphärenbakterien und die jeweiligen Einflussgrößen werden analysiert. Langfristigere Effekte werden anhand von Hochdurchsatzsequenzierungen von 3 Probensätzen, die einen Zeitraum von 6 Jahren abdecken, ermittelt. Dies bietet die Gelegenheit, langfristigere Trends mit Änderungen in den Umweltparametern und in der Landnutzung zu analysieren.
The ISND01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10004;UFS TW Ems;10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
Mapping and monitoring the break-up events on Wilkins Ice Shelf and identification of mechanisms and processes leading to break-up. Within this activity we integrate various high and moderate-resolution satellite images with special emphasis on SAR data. The analysis covers currently a time period back to 1986 (Landsat TM) with increasing dense time series to present. In close collaboration with the European Space Agency (ESA) and the German Aerospace Center (DLR) acquisition plans for the ENVISAT ASAR and TerraSAR-X instruments are implemented and the respective data analysed. Since September 2009, this activity is supported by a DFG research grant. Main aim is to derive surface velocity fields of the ice shelf and its tributary glaciers by satellite remote sensing as input for icedynamic modelling and fracture mechanical analyses.
In den Jahren vor 1996 wurde durch umfangreiche Kartierungsarbeiten in der Namib-Wueste festgestellt, dass der Strauch Arthraerua leubnitziae nur in der Nebelzone verbreitet ist, dort aber von allen Vertretern der staendigen Vegetation am haeufigsten vorkommt. Darueber hinaus wiesen eine Reihe von vergleichenden Beobachtungen und Messungen (Gaswechsel, Wassergehalt der Gewebe) darauf hin, dass die Pflanzen im Gegensatz zu allen anderen Arten (ausgenommen Salsola sp.) auch waehrend der extremen und lange anhaltendem Duerreperioden ihren Wasserhaushalt aufrechterhalten koennen. Neben der Untersuchung der Wurzelsysteme und der Bestimmung der Bodenfeuchte, wurde mit eigens dafuer entwickelten Methoden (Dendrometrie an duennen Aesten, bidirektionale Massenflussmessung.) festgestellt, dass die Pflanzen zusaetzlich zu dem Stauwasser aus dem Boden, Nebelwasser ueber die oberirdischen Organe aufnehmen und dieses in die Wurzel verlagern koennen. Vorsichtige Bilanzierungen aus den vorliegenden, allerdings kurzfristigen Daten weisen darauf hin, dass die waehrend der Nacht aufgenommene Nebelfeuchte einen beachtlichen Teil des Transpirationsverlustes am darauffolgenden Tag abdecken. Zukuenftig wird versucht, durch langfristige Messungen am Standort eine Jahresbilanz des Wasserumsatzes zu erarbeiten und die Mechanismen dieser Art der Wasseraufnahme zu klaeren.
Subproject 3 will investigate the effect of shifting from continuously flooded rice cropping to crop rotation (including non-flooded systems) and diversified crops on the soil fauna communities and associated ecosystem functions. In both flooded and non-flooded systems, functional groups with a major impact on soil functions will be identified and their response to changing management regimes as well as their re-colonization capability after crop rotation will be quantified. Soil functions corresponding to specific functional groups, i.e. biogenic structural damage of the puddle layer, water loss and nutrient leaching, will be determined by correlating soil fauna data with soil service data of SP4, SP5 and SP7 and with data collected within this subproject (SP3). In addition to the field data acquired directly at the IRRI, microcosm experiments covering the broader range of environmental conditions expected under future climate conditions will be set up to determine the compositional and functional robustness of major components of the local soil fauna. Food webs will be modeled based on the soil animal data available to gain a thorough understanding of i) the factors shaping biological communities in rice cropping systems, and ii) C- and N-flow mediated by soil communities in rice fields. Advanced statistical modeling for quantification of species - environment relationships integrating all data subsets will specify the impact of crop diversification in rice agro-ecosystems on soil biota and on the related ecosystem services.
Eine Brennstoffzelle als Primärenergiequelle mit einem Doppelschichtkondensator (Supercap) als Zwischenspeicher zu kombinieren ist ein vielversprechender Ansatz für zukünftige Elektrofahrzeuge. In Kooperation mit einem Fahrzeughersteller wurden verschiedene Strategien für ein Energiemanagement für die Kombination einer Brennstoffzelle mit einem Doppelschichtkondensatormodul entworfen und verglichen. Basierend auf der aktuellen Geschwindigkeit und Beschleunigung werden verschiedene Fahrzeugzustände bezüglich kinetischer Energie und Leistungsbedarf unterschieden. In Abhängigkeit von der verfügbaren Leistung von Supercaps und Brennstoffzelle wird eine optimale Leistungsaufteilung zwischen den beiden Energiequellen ermittelt. In Bremsphasen wird durch Rekuperation Energie zurückgewonnen und in den Supercaps gespeichert. Wenn die Supercaps vollgeladen sind oder ihre maximale Ladeleistung erreicht haben, übernehmen mechanische Bremsen die übrige Ladeleistung. Da diese Situation zu einem Energieverlust führt, sollte sie möglichst vermieden werden. Um immer die notwendige Beschleunigungsleistung und gleichzeitig auch ein Maximum an Rekuperation zu garantieren, wird der Ladezustand der Supercaps kontinuierlich und dynamisch an die kinetische Energie des Fahrzeugs angepasst. Verschiedene Strategien wurden in Matlab/Simulink mit einem Stateflow-Chart zur Abbildung der Zustände implementiert. Die verfügbare Supercapleistung wird mit Hilfe eines impedanzbasierten Modells für Supercaps berechnet. Mit diesen Strategiemodellen können die Leistungsfähigkeit der verschiedenen Strategien verglichen und die Einflüsse von Parametern untersucht werden. Ziel eines Energiemanagements ist es, den Wasserstoffverbrauch zu minimieren und die notwendige Leistung zu jeder Zeit sicherzustellen. Bei der Bewertung der Strategien wird der Wasserstoffverbrauch, die verlorene Bremsenergie und eine mögliche Geschwindigkeitsreduzierung verglichen. Mit einer optimalen Strategie können bis zu 23 Prozent Wasserstoff während eines definierten Fahrprofils gespart werden.
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