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Field based and laboratory data of sediment cores from the Lower Havel Inner Delta near Lake Gülpe, Brandenburg (Germany)

Sediment cores were recovered using a hand-held Cobra Pro (Atlas Copco) core drilling system with a 60 mm diameter open corer. One-meter segments were retrieved and assessed in the field for sedimentological features, including estimations of grain size, carbonate content, humus content, and redox features (AG Boden 2005, 2024). Colour descriptions were carried out using the Munsell Soil Color Chart. The exact positions of the drilling points were recorded using a differential GPS device (TOPCON HiPer II). The cores were photographed, documented and sampled at 5–10 cm intervals for subsequent laboratory analyses. Bulk samples from five selected cores (RK1, RK3, RK13, RK15, RK17) were freeze-dried, sieved (2 mm), and weighed. Total carbon (TC), total nitrogen (TN), and total sulfur (TS) contents were measured using a CNS analyzer (Vario EL cube, Elementar). Inorganic carbon (TIC) was determined using calcimeter measurements (Scheibler method, Eijkelkamp). Organic carbon (TOC) was calculated as TOC = TC − TIC. For the grain size analyses, sediment samples were first sieved to <2 mm and subsamples of 10 g were treated with 50 ml of 35% hydrogen peroxide (H₂O₂) and gently heated to remove organic matter. Following this, 10 ml of 0.4 N sodium pyrophosphate solution (Na₄P₂O₇) was added to disperse the particles, and the suspension was subjected to ultrasonic treatment for 45 minutes. The sand fraction was analysed by dry sieving and classified into four size classes: coarse sand (2000–630 µm), medium sand (630–200 µm), fine sand (200–125 µm), and very fine sand (125–63 µm). Finer fractions were determined using X-ray granulometry (XRG) with a SediGraph III 5120 (Micromeritics). These included coarse silt (63–20 µm), medium silt (20–6.3 µm), fine silt (6.3–2.0 µm), coarse clay (2.0–0.6 µm), medium clay (0.6–0.2 µm), and fine clay (<0.2 µm).

On-line-Analysator fuer Gesamtstickstoff

Geophysical, Sedimentological and Geochemical Data from the Lower Havel Inner Delta (Gülpe Island), Brandenburg (Germany)

To investigate subsurface features in the Lower Havel River floodplain, we conducted Electrical Resistivity Tomography (ERT) transects and Electromagnetic Induction (EMI) surveys at three different depths in 2023 and 2024. These near surface geophysical methods were complemented by 24 driving core drillings to relate the electrical properties with sedimentological characteristics. Additionally, five selected sediment cores were used for subsequent geochemical lab analyses (grain size, CNS, TOC, TIC). Electromagnetic induction (EMI) was measured with a CMD-Mini Explorer (GF Instruments s.r.o., Brno, Czech Republic) in June 2023 and June 2024. We used the vertical dipole (VDP) at coil spacings of 0.32 m (VDP1), 0.71 m (VDP2) and 1.18 m (VDP3), archieving effective penetration depths of 0.5 m (VDP1), 1.0 m (VDP2) and 1.8 m (VDP3). According to the manufacturer, 70% of the signal originate from above these depths. The EMI sensors measure the apparent electrical conductivity (ECa, in mS/m). Measurements were taken by carrying the instrument about 0.2 m above ground while being directly connected to D-GPS (Leica GPS1200) for positioning. The acquisition rate was five measurements per second. Data quality was checked by measuring a reference line before and after each measurement. The area investigated by EMI in June 2023 is located to the north and northeast of the Gülpe research station. It has a total area of 12.3 ha. The reference line was located in the southern part of the study area. No drift correction had to be applied due to good data quality. Reference lines and single outliers were removed. The area investigated by EMI in June 2024 is located southeast of the research station. The survey area there is 8.1 ha in size. The reference line for the measurements there was located in the north-westernmost area of the site. No drift correction had to be applied due to good data quality. Reference lines and single outliers were removed. The Electrical Resistivity Tomography (ERT) data were acquired by using a PC controlled DC resistivity meter system (RESECS, Geoserve, Kiel, Germany). In total, we measured four ERT transects. Two transects in June 2023, where transect 1 had a total length of 259 m with an electrode spacing of 0.5 m and transect 2 had a total length of 223 m with an electrode spacing of 1 m. The measurements in 2023 were carried out under extreme dry conditions. Two further transects were measured in June 2024 with an electrode spacing of 1m, transect 3 with a total length of 207 m and transect 4 with a total length of 239 m. We applied wenner alpha and dipol-dipol configuration. The coordinates and the height of the electrodes were measured with a D-GPS (2023: TOPCON HiPer II / 2024: Leica GPS1200). Sediment cores were recovered using a hand-held Cobra Pro (Atlas Copco) core drilling system with a 60 mm diameter open corer. One-meter segments were retrieved and assessed in the field for sedimentological features, including estimations of grain size, carbonate content, humus content, and redox features (AG Boden 2005, 2024). Colour descriptions were carried out using the Munsell Soil Color Chart. The exact positions of the drilling points were recorded using a differential GPS device (TOPCON HiPer II). The cores were photographed, documented and sampled at 5–10 cm intervals for subsequent laboratory analyses. Bulk samples from five selected cores (RK1, RK3, RK13, RK15, RK17) were freeze-dried, sieved (2 mm), and weighed. Total carbon (TC), total nitrogen (TN), and total sulfur (TS) contents were measured using a CNS analyzer (Vario EL cube, Elementar). Inorganic carbon (TIC) was determined using calcimeter measurements (Scheibler method, Eijkelkamp). Organic carbon (TOC) was calculated as TOC = TC − TIC. For the grain size analyses, sediment samples were first sieved to <2 mm and subsamples of 10 g were treated with 50 ml of 35% hydrogen peroxide (H₂O₂) and gently heated to remove organic matter. Following this, 10 ml of 0.4 N sodium pyrophosphate solution (Na₄P₂O₇) was added to disperse the particles, and the suspension was subjected to ultrasonic treatment for 45 minutes. The sand fraction was analysed by dry sieving and classified into four size classes: coarse sand (2000–630 µm), medium sand (630–200 µm), fine sand (200–125 µm), and very fine sand (125–63 µm). Finer fractions were determined using X-ray granulometry (XRG) with a SediGraph III 5120 (Micromeritics). These included coarse silt (63–20 µm), medium silt (20–6.3 µm), fine silt (6.3–2.0 µm), coarse clay (2.0–0.6 µm), medium clay (0.6–0.2 µm), and fine clay (<0.2 µm).

Flussmessstelle Nr. 2101 in Main, Bischofsheim, Messstation linkes Ufer

Dieser Datensatz enthält Informationen zur Flussmessstelle Nr. 2101 in Main, Bischofsheim, Messstation linkes Ufer. Auf der Webseite zur Messstelle ist ein Link zum Herunterladen der Rohdaten vorhanden.

Flussmessstelle Nr. 2160 in Kinzig, Hanau, Messstation

Dieser Datensatz enthält Informationen zur Flussmessstelle Nr. 2160 in Kinzig, Hanau, Messstation. Auf der Webseite zur Messstelle ist ein Link zum Herunterladen der Rohdaten vorhanden.

Flussmessstelle Nr. 450 in Nordheimer Altrhein, Nordheim

Dieser Datensatz enthält Informationen zur Flussmessstelle Nr. 450 in Nordheimer Altrhein, Nordheim. Auf der Webseite zur Messstelle ist ein Link zum Herunterladen der Rohdaten vorhanden.

Bodenaushagerung nach Einstellung der Stickstoffduengung auf verschieden geduengtem Wirtschaftsgruenland zur Ueberfuehrung in Extensivgruenland

Auf vorher mit 0, 180, 300, 420 und 660 kg N/ha N zT aus Handelsduenger, zT aus Guelle; die Guelle zT als Vollguelle, zT als verduennte Guelle und zT mit Nachregnen-geduengten Flaechen wird nicht mehr mit N geduengt. Alle Varianten werden 4mal geschnitten. Ermittelt werden Trockenmasseertrag und N-Gehalt im Aufwuchs sowie NO3-Konzentration im Bodenwasser (90 cm Tiefe), Nmin im Boden bei 100 cm Tiefe und Gesamt-N und Gesamt-C bis 40 cm Tiefe.

Einfluss der langfristigen Bodenerwärmung auf die Dynamik der organischen Bodensubstanz in einem subarktischen Waldökosystem

Der Klimawandel bewirkt auch eine Erwärmung des Bodens, wodurch es zu einem verstärkten Abbau der organischen Substanz kommt. Dies könnte zu einem der stärksten Feedback-Mechanismen des Klimawandels werden, da durch diesen Prozess große Mengen CO2 emittiert würden. Ob tatsächlich Böden in sämtlichen Ökosysteme bei anhaltender Erwärmung zu Netto-CO2 Quellen werden, ist allerdings umstritten und sehr unsicher. Die am Umsatz der organischen Substanz beteiligten biogeochemischen Prozesse, und deren Änderung durch Erwärmung sind nicht im Detail verstanden. Dies liegt vor allem an den Schwierigkeiten der experimentellen Umsetzung von Bodenerwärmung. Besonders über lange Zeiträume, sowie in Unterböden, gibt es global kaum Beobachtungen zur Wirkung von Bodenerwärmung. Gerade ersteres erschwert die Abschätzung von neuen Gleichgewichtszuständen. Auch sogenannte Kipppunkte sind mit einer einzigen Erwärmungsstufe nicht zu ermitteln. Im Projekt AWESOME soll ein natürlicher (geothermaler) Erwärmungsgradient im kanadischen Yukon Territory genutzt werden, um wesentliche Erkenntnisse über die komplexen Wirkungen von Erwärmung auf die Interkation zwischen autotrophen und heterotrophen Organismen und der Mineralphase zu gewinnen. Erste Ergebnisse aus Voruntersuchungen zeigten, dass sich in dem geothermal erwärmten Boden unter subarktischem Laubwald Kohlenstoff um bis zu 22% reduziert war, während der Gesamtstickstoff im Boden unverändert blieb. Dabei kam es allerdings zu einer Stabilisierung des Stickstoffs in organischer Substanz an der Mineralphase. Vier Erwärmungsstufen mit einer Temperaturspanne von 8°C sind bereits etabliert und ein in-situ Mikrokosmenexperiment mit isotopisch markierter Streu wurde bereits im Sommer 2019 gestartet. Ein grundlegend verbessertes Verständnis dieser Beobachtungen und der Wirkung von jahrhundertelanger Erwärmung im Boden auf Umsetzungsprozesse der organischen Bodensubstanz soll durch dieses Projekt gewonnen werden. Sowohl Veränderungen der Vegetation und des Kohlenstoffeintrags, als auch der mikrobiellen Physologie, Gemeinschaft, deren Anpassung sowie der Qualität der organischen Bodensubstanz stehen im Fokus. Änderungen der Hydrologie (Bodenfeuchte) sowie der Mineralogie (Verwitterung) sollen als erklärende Variablen ebenfalls über den gesamten Erwärmungsgradienten abgebildet werden. Mit Hilfe mehrerer Kooperationspartner, modernsten Methoden der bodenkundlichen und mikrobiellen Forschung sowie einem idealen Versuchsstandort soll das Projekt AWESOME wichtige Fortschritte in einem zentralen Zukunftsthema liefern. Die Ergebnisse werden schließlich in Bezug zu einem weiteren geothermalen Erwärmungsexperiment auf Island gesetzt, um Unterschiede und Gemeinsamkeiten herauszuarbeiten.

Standortdifferenzierte Modellierung der N-Dynamiken zur Verringerung der gasförmigen N-Emissionen und weiterer N-Verluste im Pflanzenbau

Die Antragsteller sind durch erfolgreiche, jahrelange Forschungsarbeit Experten für das Thema N-Kreislauf, N-Verluste und Modellierung und möchten die vorhandene Kompetenz sowie schon vorhandene eigene Versuchsdaten und -ergebnisse verwenden, um den N-Kreislauf einschließlich der N-Emissionen zu simulieren. Hierfür werden wir ausgewählte Varianten von fünf Feldversuchen untersuchen, für die schon für Zeiträume zwischen vier und 116 Jahren relevante Daten z.B. zur N-Aufnahme, Gehalte des organischen Kohlenstoffs und des Gesamtstickstoffs, oder Klimagasmessungen zur Verfügung stehen. Die Versuche wurden an unterschiedlichen Standorten in ganz Deutschland angelegt und decken verschiedenste Bodencharakteristika und Klimata ab. Durch die Verwendung schon vorhandener Daten und die erweiterte eigene Beprobung kann ein viele Jahrzehnte umfassender Datensatz (Pflanze x Management x Umwelt-Interaktionen) an verschiedenen Standorten modellbasiert und damit kostengünstig ausgewertet werden. In dem vorgestellten Projekt soll die prozessbasierte dynamische open-source-Modellplattform SIMPLACE eingesetzt werden. SIMPLACE berechnet u.a. den täglichen Nährstoffumsatz im Boden, den Nitrataustrag, die N2O-Emissionen abhängig von den Bodencharakteristika sowie das Pflanzenwachstum. Die Ziele des vorgestellten Projekts sind 1) den C-/N-Kreislauf und die Verluste besser zu verstehen, 2) die vielen Daten der unterschiedlichen Standorte zu verwenden, um das Modell robust zu kalibrieren und validieren, 3) Managementszenarien (Fruchtfolgen, Zwischenfrüchte, organische und anorganische Düngung) und deren Auswirkungen auf N-Verluste zu messen und zu simulieren, um die Wirksamkeit von Maßnahmen standortdifferenziert und unter verschiedenen Wetterbedingungen zu quantifizieren, sowie 4) Emissionsminderungspotentiale unterschiedlicher Bodenmanagementstrategien aufzuzeigen, um modellgestützte deutschlandweite Handlungsempfehlungen für ein klimaschonendes Stickstoffmanagement zu ermöglichen.

Qualifikation und Erprobung einer Sensorsystemlösung zur bedarfsgerechten Düngung in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, Teilprojekt D

Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um dem rechtlichen Rahmen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systemen auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderung erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der dafür nötigen Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.

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