In recent years science has taken an increased interest in mineralization processes in tropical soils in particular under minimal tillage operations. Plant litter quality and management strongly affect mineralization-nitrification processes in soil and hence the fate of nitrogen in ecosystems and the environment. Plant secondary metabolites like lignin and polyphenols are poorly degradable and interact with proteins (protein binding capacity) and hence protect them from microbial attack. Nitrification, a microbiological process, directly and indirectly influences the efficiency of recovery of N in the vegetation as well as the loss of N (through denitrification and leaching) causing environmental pollution to water bodies and contributes to global warming (e.g. the greenhouse gas N2O is emitted as a by-product of nitrification and denitrification). Nitrifiers comprise a relatively narrow species diversity (at least as known to date) and are generally thought to be sensitive to low soil pH and stress. Despite these properties nitrification occurs in acid tropical soils with high levels of aluminium and manganese. Thus the main objective of the project will be the identification of micro-organisms and mechanisms responsible for mineralization-nitrification processes in acid tropical soils and the influence of long-term litter input of different chemical qualities and minimal tillage options. The project will include the use of stable isotopes (15N, 13C), mass spectrometry, gas chromatography (CO2, N2O), biochemical methods (PLFA) and molecular biology (16s rRNA., PCR, DGGE)
******************************************************************************** *** Am Gewächshaus. Nordseite. Ca. 0,5 m über dem Boden. *** ********************************************************************************
Bei dem Pilotvorhaben der OCER Energie GmbH im niedersächsischen Zetel (Kreis Friesland/Niedersachsen), wird die im Grundwasser gespeicherte Erdwärme genutzt, um Gewächshäuser einer Gärtnerei ganzjährig, kontinuierlich mit Wärme zu versorgen. Damit kann im Vergleich zu einer herkömmlichen Erdgasheizung rund die Hälfte des Brennstoffs eingespart werden. Der Ausstoß an klimaschädlichem Kohlendioxid wird um rund 368 Tonnen pro Jahr verringert. Die im Rahmen des Vorhabens benötigte Wärmeenergie soll mittels erdgasbetriebener Wärmepumpen Brunnenwasser aus rund 30 Meter Tiefe, das ganzjährig ca. 10 Grad Celsius warm ist, gewonnen werden. Zusätzlich soll auch die Abwärme der Gasmotoren genutzt werden. Da an sonnenscheinreichen Tagen eine Beheizung der Gewächshäuser nicht nötig ist, wird die Wärme in dieser Zeit in Wassertanks gespeichert und je nach Bedarf zugeführt. Das Vorhaben kann ein Modell für eine Vielzahl von anderen Gärtnereien und Einrichtungen sein, bei denen die benötigte Energie oft die größten Kosten verursacht und Grundwasser in ausreichender Menge zur Verfügung steht.
ESP8266 mit BMP280 und HTU21DF im Gewächshaus
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
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