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Entschlüsselung der zeitlichen Variabilität der Konzentration und Zusammensetzung des glazialen organischen Kohlenstoffs zur Bestimmung des Kohlenstoffexports mittels Abflussseparation und maschinellen Lernverfahren (Falljökull, Island)

Verlässliche Vorhersagen über den Export von organischem Kohlenstoff (OC) bezogen auf den Gletscherabfluss sind sehr begrenzt. Bestehende Studien kombinieren hauptsächlich den OC-Gehalt einzelner Eisproben und Massenbilanzen, um einen mittleren jährlichen OC-Export zu berechnen. Dieser Ansatz berücksichtigt keine potentiellen tages- und jahreszeitlichen Veränderungen und spiegelt daher möglicherweise die gletscherbedingten OC-Exportraten nicht genau wider. Daher ist es wichtig, zeitliche Veränderungen in der Gletscherhydrologie in hoher zeitlicher Auflösung (saisonal, ereignisbezogen, tageszeitlich) zu berücksichtigen und relevante Abflusskomponenten zu berücksichtigen. Dieses Projekt hat das Ziel, den Export von OC aus Gletschern (Konzentration, Zusammensetzung und Bioverfügbarkeit) in hoher zeitlicher Auflösung systematisch zu untersuchen und die biochemische zeitliche Variabilität mit Variationen der hydrologischen Prozesse im Gletscher zu verbinden. Nur durch ein detailliertes Verständnis der Auswirkungen der Hydrologie der Gletscher auf den OC-Export können verlässliche Vorhersagen für die zukünftige Freisetzung von OC durch den Gletscherrückzug gemacht werden. Die Untersuchungen finden am temperierten Gletscher Falljökull (Island) statt, der Teil des Öraefajökull und der Vatnajökull-Eiskappe ist und dessen Eisfront seit 1932 jährlich vermessen wird. Innovative Methoden, wie z.B. maschinelle Lernverfahren, in Kombination mit einer Abflussganglinienseparation, helfen, das zeitliche Zusammenspiel verschiedener Quellgebiete des Gletscherabflusses und dessen tages- und jahreszeitliche Variabilität zu verstehen. Die Verbindung von Prozessverständnis unter Einbeziehung der OC und Abflussdynamik wird die Modellierung des OC-Exports unter Berücksichtigung der OC-Zusammensetzung ermöglichen. Insgesamt werden 972 Eis-, Schnee- und Wasserproben genommen entnommen. Mit einer mobilen Multiparametersonde, die direkt am Gletschertor installiert wird, werden automatisch die Wassertemperatur, elektrischer Leitfähigkeit, Trübung, der Wasserstand und fluoreszierendem DOM im 1h min-Intervall gemessen. Mit modernsten Labormethoden (C/N- und TOC-Analyzer, Picarro) werden BDOC, DOC, POC, optische Eigenschaften (Fluoreszenz, Absorption), Nährstoffe (PO4, NO3, NO2, NH4) und stabile Isotope (18O, 2H) analysiert. Mit dem Einsatz multivariat statistischer Verfahren (z.B. PCA, CCA) sowie Modellen (PARAFAC, SIMMR, LOADest) werden zeitliche Muster, Prozesse und Treiber identifiziert sowie der OC-Export quantifiziert. Diese systematische Untersuchung des OC-Exports wird das aktuelle Prozesswissen über tageszeitliche und saisonale Veränderungen in der Konzentration, Zusammensetzung und Bioverfügbarkeit von glazialem OC wesentlich erweitern. Dadurch kann die (zukünftige) Dynamik des gletscherbedingten OC-Exports aufgrund von klimawandelbedingten Variationen in Gletscherschmelzprozessen zuverlässig vorgesagt werden.

Forschergruppe (FOR) 5288: Schnell und unsichtbar: Zwischenabfluss durch einen interdisziplinären Multi-Standort-Ansatz bezwingen, Teilprojekt: SSF NOVEL TRACERS - Erforschung von biogeochemischen Tracern (Umwelt- und künstliche DNA, organischer Kohlenstoff) zur Identifizierung des Zwischenabflusses

Die Entschlüsselung von Fließwegen und Herkunftsräumen des Zwischenabflusses (SSF) sowie der unterirdischen hydrologischen Konnektivität ist durch unterschiedliche Prozessvorstellungen und wenigen direkten Messmöglichkeiten begrenzt. Es werden Tracer benötigt, mit denen Herkunftsräumen und Fließwege von SSF räumlich identifiziert werden können. Die über die Umwelt-DNA (eDNA) abgeleitete Zusammensetzung mikrobieller Gemeinschaften sowie die räumlichen Unterschiede der optischen Eigenschaften wasserlöslicher organischer Substanz (WSOM; Absorption und Fluoreszenz) in Böden bietet eine bisher wenig beachtete Möglichkeit. In Abhängigkeit von topographischen und bodenkundlichen Eigenschaften bilden sich spezifische Habitate für mikrobielle und makrobiologische Bodengemeinschaften, die als räumliche eDNA-Muster kartiert und zur Lokalisierung der Herkunftsgebiete von SSF genutzt werden können. Die Anwendung künstlicher Tracer-DNA bietet die Möglichkeit, mit geringem technischem Aufwand und hohem Informationsgehalt hinsichtlich der unterirdischen Fließwege mehrere kontrollierte Experimente durchzuführen. Trotzdem fehlt bisher noch eine umfangreiche und konsequente Bewertung der Anwendbarkeit dieser biochemischen Tracer im Hinblick auf den SSF. Es ist das Ziel des Projektes, das Potenzial von eDNA, künstlich aufgebrachter Tracer-DNA und optischer Eigenschaften von WSOM als nicht-konservative Tracer für zur Identifizierung von SSF und der unterirdischen Konnektivität in vier Einzugsgebieten im Mittel- und Hochgebirge (Sauerland, Erzgebirge, Schwarzwald, Alpen) zu bewerten. In diesen werden an 12 Hängen an jeweils 10 Bodenprofilen Bodenproben entnommen, um die Verteilung von eDNA und WSOM über das Bodenprofil und im Hang zu erfassen. Die zeitliche Variabilität des Exports von eDNA und WSOM aus dem Boden wird während natürlicher Niederschlagsereignisse an einem mit einem Trench versehenen Hang in jedem Einzugsgebiet untersucht, wozu Wasserproben des unterirdischen Abflusses in verschiedenen Bodentiefen entnommen werden. Um genaue Fließwege des SSF in der Hangskala zu identifizieren werden an zwei Hängen künstliche DNA-Tracer eingesetzt und deren Transport durch Beregnungsexperimente aktiviert. Zur Untersuchung der eDNA und WSOM im Labor, werden eine Reihe modernster Laborgeräte und Methoden (TOC-Analysator, Fluoreszenzspektrometrie, Hochdurchsatz-Amplikonsequenzierung, real-time PCR) angewandt. Der Einsatz vielfältiger statistischer Verfahren (z.B. PARAFAC, Cluster-, Netzwerkanalyse) wird helfen, zeitliche und räumliche Muster zu erkennen, um Herkunftsräume von SSF zu identifizieren und biochemische Signaturen als Tracer für SSF zu erkennen.Diese systematische Untersuchung von eDNA und WSOM in Mittel- und Hochgebirgslandschaften ermöglicht es, diese biochemischen Tracer grundlegend zu bewerten. Darüber hinaus wird eine einzigartige Datenbank für die Ableitung biogeochemischer Signaturen geschaffen, um Herkunftsräume und Fließwege von SSF zu identifizieren.

Chlorophyll a and phaeophytin a measurements from discrete water samples during RV MARIA S. MERIAN cruise MSM129/1

This dataset was collected during the cruise MSM129/1 with RV MARIA S. MERIAN from Warnemünde, Germany to St. John's, Canada. It contains chlorophyll-a measurements [µg/l] from water samples collected from the seawater supply (Reinseewassersystem, RSWS) as well as from three CTD casts to calibrate the fluorometers of the RSWS system and the CTD, respectively. The outflow of a PocketFerrybox that was connected to the seawater supply in the hangar was used for sampling. It takes a substantial amount of time for the water to reach the hanger from the intake point. The time delay between the sensor readings of the RSWS and the PocketFerrybox was determined and the timestamps of the water sampling were adjusted accordingly. Given latitute and longitude refer to this corrected timestamp. The original time of water sampling in the hangar is given as an additional column with the comment time of sampling. To obtain chl-a concentrations, water samples were filtered onboard through 0.7 μm pore size, glass fiber filters (Whatmann GF/F) under low vacuum. Filters were frozen immediately at -80 °C until extraction in laboratory by 90% acetone method. Concentrations were calculated from fluorescence measured with a pre-calibrated Turner Design TD 7200-02 laboratory fluorometer (EPA445.0, Turner Manual).

Continuous optical chlorophyll-a and turbidity data along RV MARIA S. MERIAN cruise MSM129/1

Underway optical chlorophyll-a and turbidity data were collected along the cruise track with Sea-Bird Scientific ECO FLNTU sensors installed within two autonomous measurement containers, as part of the "Reinseewassersystem" (RSWS). The containers measure alternatingly. While one container is measuring, the other one is being cleaned. The boxes switched generally every 12 hours. The water inlet for the RSWS is at about 6.5 m below sea surface. Observed chlorophyll-a and turbidity data were both quality controlled. Analysis of the chlorophyll-a and turbidity data during parallel operation of the sensors in the two boxes showed significant differences between the sensors. The sensors were aligned resulting in consistent chlorophyll-a and turbidity time series. The corrected chlorophyll-a data were calibrated based on chlorophyll-a values from discrete water samples taken from a RSWS water outlet in the hangar. Samples were frozen and measured fluorometrically in the lab. The time series was separated into two sections, coastal and open ocean, which were calibrated independently. The turbidity time series was also compared to suspended particulate matter from water samples, however, correlation was low and therefore the comparison not used for calibrating turbidity. The calibrated chlorophyll-a time series and corrected turbidity time series were compared against Globcolour CHL1 and TSM products, respectively. Details on all quality control steps, the calibration, and the comparison with satellite data can be found in the data processing report. The data set user should keep in mind that some parts of the time series are likely affected by non-photochemical quenching, see data processing report. It was out of the scope of the quality control to flag or correct non-photochemical quenching. The resulting data set contains the original data and corresponding quality flags achieved by the quality control algorithm as well as the calibrated chlorophyll-a and corrected turbidity data with corresponding quality flags. The data source is given through the name of the active container. The data set contains data during transit time and station work. We recommend to use ship's speed to filter for only transit data.

PARAFAC components and fluorescent dissolved organic matter (FDOM) indices on organic matter transformation processes in the sea-surface microlayer and the underlying water during a mesocosm phytoplankton bloom in 2023

The effects of a phytoplankton bloom and photobleaching on colored dissolved organic matter (CDOM) in the sea-surface microlayer (SML) and the underlying water (ULW) were studied in a month-long mesocosm study, in May and June of 2023, at the Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment (ICBM) in Wilhelmshaven, Germany. The mesocosm study was conducted by the DFG research group BASS (Biogeochemical processes and Air–sea exchange in the Sea-Surface microlayer, Bibi et al., 2025) in the Sea Surface Facility (SURF) of the ICBM. The facility contains an 8 m × 1.5 m × 0.8 m large outdoor basin with a retractable roof, which was closed at night and during rain events. The basin was filled with North Sea water from the adjacent Jade Bay. Homogeneity of the ULW in the basin was achieved by constant mixing of the water column. The daily SML and ULW samples were collected alternating in the morning, about 1 h after sunrise, and in the afternoon, about 10 h after sunrise. The alternation of sampling times intended to capture a potential effect of sun-exposure duration on DOM transformations and elucidated the day and night variability of the layers. The SML was collected via glass plate sampling (Cunliffe and Wurl, 2014). The ULW was sampled via a submerged tube and a connected syringe suction system in 0.4 m depth. The removed sample volume was refilled with Jade Bay water every day. SML and ULW samples were filtered through pre-flushed 0.7 µm Whatman GF/F and 0.2 nucleopore filters into clear 40 ml SUPELCO bottles. These bottles were acid-washed twice and combusted at 500 °C for 5 h. The samples were stored dark and at 4 °C and measured within a few days of the study. FDOM was measured using a Aqualog fluorescence spectrometer (Horiba Scientific, Japan) with 10 seconds integration time and high gain of the CCD (charge-coupled device) sensor within an excitation range from 240 to 500 nm, and an emission range from 209.15 to 618.53 nm. The Aqualog measures fluorescence as well as absorption. The resulting data includes an excitation-emission-matrix (EEM) of the blank (MilliQ Starna cuvette), an EEM of the sample, and the absorption values of the sample. The raw exported Aqualog data was corrected for errors and lamp shifts. The corrected EEM data is then decomposed by PARAFAC (Murphy et al., 2013) for its underlying fluorophore components. Before running the PARAFAC routine, the corrected data needed to undergo a correction process by subtracting the blank from the sample EEM and canceling the influences of the inner-filter effect (IFE, Parker & Rees, 1962; Kothawala et al., 2013). The fluorescence intensity of the IFE-corrected EEM is calibrated by using the Raman scatter peak of water (Lawaetz & Stedmon, 2009). For PARAFAC the corrected data was processed using the drEEM and NWAY toolbox (version 0.6.5; Murphy et al., 2013) in MATLAB (R2020b). A 4-component model was validated with the validation style S4C6T3 for the split half analysis with nonnegativity constraints and 1-8e as the convergence criteria with 50 random starts and a maximum number of 2500 iterations. The resulting final model had a core consistency of 88.11 and the explained percentage was 99.55%. Furthermore, four fluorescence indices were calculated from the corrected EEM data (HIX – Humification index, Zsolnay et al., 1999; BIX – Biological index, Huguet et al., 2009; REPIX – Recently produced index, Parlanti et al., 2000, Drozdowska et al., 2015; ARIX, Murphy, 2025).

Continuous optical chlorophyll-a and turbidity data along R/V SONNE cruise SO285

Underway optical chlorophyll-a and turbidity data were collected along the cruise track with Sea-Bird Scientific ECO FLNTU sensors installed within two autonomous measurement systems, called self-cleaning monitoring boxes (SMBs). The SMBs measure alternatingly. While one box is measuring, the other one is being cleaned. The water inlet for the SMBs is at about 4 m below sea surface. Observed chlorophyll-a and turbidity data were both quality controlled and the chlorophyll-a data was additionally calibrated using chlorophyll-a reference data from discrete water samples taken from the CTD water sampler at 10 m depth. Sample chlorophyll-a was determined spectrophotometrically following Jeffrey and Humphrey (1975) as in EPA Method 446. Note that the ship crossed various biogeochemical provinces leading to high variability in the data and, additionally, non-photochemical quenching effects can be observed making it difficult to robustly calibrate the data. A comparison of the calibrated chlorophyll-a with satellite data using the GlobColour CHL1 and CHL2 products is additionally provided. Details on all quality control steps, the calibration, and the comparison with satellite data can be found in the data processing report. The resulting data set contains the original data, the calibrated data (in case of chlorophyll-a) and corresponding quality flags achieved by the quality control algorithm. The data source is given through the name of the active SMB. The data set contains data during transit time and station work. We recommend to use ship's speed to filter for only transit data.

Standardisiertes Monitoring von Wachstumsreaktionen wichtiger Waldbaumarten auf klimatische Extremereignisse, Teilvorhaben 3: Upscaling und Prognosen

Im Teilvorhaben 3 wird im Modul 5 (Flächendeckendes satellitengestütztes Monitoring der Wachstumsreaktion) ein satellitenbasiertes räumliches Monitoring der Wachstumsreaktion der Bäume für die Testgebiete entwickelt. Als Wachstumsreaktion wird die Veränderung des Saftflusses sowie des Dickenwachstums als Reaktion auf extreme Hitze- und Trockenperioden definiert. Beide Variablen werden mittels DHC-Stationen in situ gemessen und durch die Kombination mit Satellitendaten in die Fläche überführt. Als Prädiktoren werden neuartige Daten der spektral hochaufgelösten ECOSTRESS (IR hyperspektral), OCO-3 und DESIS (Hyperspektralsensor) herangezogen, die alle auf der ISS installiert und damit optimal für eine solche Datenkombination geeignet sind. Die Daten der punktuellen DHC-Stationen werden verwendet, um maschinelle Lernmodelle auf der Basis der spektral hochaufgelösten neuen Fernerkundungsdaten unter normalen und extremen Klimabedingungen zu trainieren. Die Modelle können auf das Prädiktorgitter angewendet werden, sodass die Zielvariablen räumlich modelliert werden können. Aufgrund der schlechten zeitlichen Auflösung werden diese Daten wiederum als Prädiktoren verwendet, um die Zielvariablen auf konventionelle, zeitlich höher aufgelöste (Sentinel, MODIS) und Kronen auflösende Systeme (Planet) zu transferieren. Damit ist ein räumliches Monitoring unter verschiedenen Klimabedingungen möglich. ECOSTRESS liefert gegitterte Prädiktorvariablen zur Verdunstung, zum Evaporative Stress Index sowie zur Water Use Efficiency in 30 bis 70 m Auflösung, die mit DHC-Messungen des Saftflusses kombiniert werden. OCO-3 liefert Informationen zur fotosynthetischen Aktivität (SIF: solar-induced chlorophyll fluorescence) in etwa 2 km Auflösung, die mit den DHC-Messungen zum Dickenwachstum kombiniert werden. DESIS liefert hyperspektrale Daten in 30 m Auflösung und wird v.a. für die Erhöhung der räumlichen Auflösung der OCO-3 Daten verwendet.

Export von organischem Kohlenstoff aus Islands Gletschern: Quantifizierung, Herkunft und Kohlenstoffflüsse in Gletscherbächen

Gletscher sind bedeutende Speicher organischen Kohlenstoffs (OC) und tragen zum Kohlenstofffluss vom Festland zum Meer bei. Aufgrund des Klimawandels wird eine Intensivierung dieser Flüsse erwartet. Der Export von OC aus Gletschern wurde weltweit in verschiedenen Regionen quantifiziert, trotzdem liegen keine vergleichbaren Daten für Island vor, obwohl sich dort die größte europäische außerpolare Eiskappe befindet. Um die globalen Prognosen der glazialen Kohlenstofffreisetzung zu verbessern, ist es das Ziel dieses Pilotprojektes, den Export von gelöstem und partikulärem organischen Kohlenstoff (DOC, POC) aus Islands Gletschern erstmalig zu quantifizieren und neue Kooperationen mit isländischen Wissenschaftler/innen für gemeinsame zukünftige Forschungsprojekte aufzubauen. Hierzu werden 4 Feldkampagnen zu unterschiedlichen Jahreszeiten sowie Treffen mit isländischen Kollegen/innen durchgeführt. In jeder Feldkampagne werden von 23 Gletschern der Eiskappen Vatnajökull, Langjökull, Hofsjökull, Myrdalsjökull und Snaeellsjökull Eisproben entnommen, um die biogeochemische Diversität des glazialen OC zu charakterisieren sowie dessen Export in Verbindung mit Massenbilanzen zu quantifizieren. In Gletscherbächen werden Wasserproben entnommen, um den Austrag von OC direkt am Gletschertor zu bestimmen sowie die Kohlenstoffflüsse entlang von 6 Gletscherbächen mit unterschiedlicher Länge (2 km bis 130 km) beginnend am Gletschertor bis zur Mündung zu untersuchen. Wie sich der Gletscherrückgang langfristig auf ein Gletscherbachökosystem auswirkt, wird durch die taxonomische Bestimmung von Makroinvertebraten im Vergleich zur Bestimmung von Prof. Gíslason aus dem Jahre 1997 beurteilt. Gleichzeitig werden in diesem Gletscherbach Wasserproben zum eDNA-Barcoding entnommen, um eine rasche und gering invasive Methode zur laufenden Beobachtung des zukünftigen Einflusses der Gletscherrückgang zu entwickeln. Vor Ort werden Wassertemperatur, elektr. Leitfähigkeit, pH-Wert, gelöster Sauerstoff, Trübung und Chlorophyll alpha gemessen. Innovative Labormethoden (HPLC, DNA-Barcoding, Picarro, GC, TOC) werden zur Analyse des OC im Eis und Wasser (DOC, DIC, POC, Fluoreszenz, Absorption), der Nährstoffe (P-PO4, N-NO3, N-NO2, N-NH4), stabiler Isotope (18O, 2H), Chlorophyll alpha, CO2 und aquatischen Organismen eingesetzt. Die Anwendung statistischer Methoden (Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse) basierend auf Anregungs- und Emissionsmatrizen erlauben die Quellen des OC im Gletschereis sowie -schmelzwasser zu bestimmen und die räumliche Vielfalt des OC zu erklären. Das gewonnene Wissen wird zur Verbesserung globaler Prognosen glazialer Kohlenstofffreisetzung beitragen sowie einen intensiven Einblick in das glaziale Ökosystem geben. Für die antragstellenden Nachwuchswissenschaftler/innen entstehen vielversprechende Kooperationen mit isländischen Wissenschaftlern/innen, fokussierend auf die zeitlichen sowie räuml. Aspekte der glazialen Kohlenstoffflüsse sowie das Ökosystem Gletscher

Visualisierung mikrobieller Gemeinschaften auf marinem Mikroplastik: Identifikation, Interaktionen und Auswirkungen

Marines Mikroplastik (MMP) ist eine zunehmende anthropogene Verschmutzung in den Meeren. Der Einfluss auf marine Tiere, durch Verfangen und verschlucken von Plastikmüll, ist bekannt. Aber der Einfluss von MMP auf Mikroorganismen, wie Bakterien, Archaeen und Protisten, die die Basis der Nahrungsnetze bilden, ist kaum verstanden. Auf Grund der besonderen Eigenschaften von MMP, kann es als neues Habitat und als Transportmittel für bestimmte u.a. auch gesundheitsgefährdende Mikroorganismen dienen, die über lange Distanzen bis in entlegene Regionen transportiert werden können. Darüber hinaus kann MMP das Zusammenleben von Mikroorganismen in enger Nachbarschaft ermöglichen und die Stoffwechselwege vieler verschiedener Verbindungen beeinflussen. Um den Einfluss von MMP und ihrer assoziierten Mikroorgansimen auf marine Ökosysteme zu verstehen, müssen wir die Zusammensetzung und Interaktionen von mikrobiellen Gemeinschaften auf MMP identifizieren und ihre globale Ausbreitung untersuchen. Ich möchte die Diversität und die räumliche Verteilung von mikrobiellen Gemeinschaften auf MMP charakterisieren. Proben von MMP wurde bereits von meinem Gastinstitut in verschiedenen Meeresregionen (Atlantik, Pazifik, Indischer Ozean) gesammelt. Mein Ziel ist es: 1) zu identifizieren, welche Mikroorganismen auf MMP vorkommen; 2) die lokale Verteilung und Struktur der mikrobiellen Gemeinschaft auf MMP und in Experimenten auf Bioplastikpartikeln zu untersuchen; 3) zu verstehen, welche Mikroorganismen am stärksten mit der Polymer Oberfläche assoziiert sind; 4) herauszufinden, ob es charakteristische Mikrobiome auf MMP in verschiedenen Meeresregionen gibt und 5) zu untersuchen, welche Mikroorganismen MMP abbauen können. Die Chancen für die erfolgreiche Durchführung des vorgeschlagenen Projekts ist hoch, da präperierte Proben bereits in meinem Gastlabor vorhanden sind, an denen die innovative Mikroskopiertechnik namens CLASIFISH (Combinatorial Labelling and Spectral Imaging Fluorescence In Situ Hybridization) angewandt werden kann. Diese Methode ermöglicht es viele verschiedene Mikroorganismen und ihre räumliche Verteilung auf einem Plastikpartikel schnell und präzise zu identifizieren. Ich möchte diese Methode an Proben aus dem Atlantik und Pazifik anwenden, sowie Mikroben identifizieren, die im offenen Ozean Plastik abbauen. Zusätzlich möchte ich Inkubationsexperimente mit Bakterienkulturen, die bereits auf Plastik identifiziert wurden und in meinem Gastinstitut zur Verfügung stehen, auf Bioplastikpartikeln durchführen. Mit diesen Experimenten möchte ich herausfinden, wie sich mikrobielle Gemeinschaften auf Bioplastik über die Zeit entwickeln und ob bzw. wie diese Mikroben Plastik abbauen. Für diese Inkubationsexperimente möchte ich FISH, CLASIFISH, scanning electron microscopy sowie metagenomische und metatranscriptomische Ansätze verwenden.

Umweltforschung Stadt Esslingen (UFES)

Die Belastungssituation der Stadt Esslingen wird laufend untersucht ueber Flechtenkartierung und Bioindikation, z.T. ueber Transplantate. Ziel ist die Erstellung eines Belastungskatasters, das mit Grundlage fuer die Stadtplanung sein kann (Umwelt-Atlas). Methoden: Wachstumsanalysen, Fluoreszenz von Chloroplasten in vivo, Enzymaktivitaet u.a.

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