Die landwirtschaftliche Pflanzenproduktion ist ein ressourcenintensiver Prozess, der durch den Klimawandel zunehmend beeinträchtigt wird. Lösungen für eine nachhaltigere und widerstandsfähigere Art der Pflanzenproduktion sind daher dringend erforderlich. Pflanzenwurzeln sind ein Lebensraum für hochkomplexe mikrobielle Gemeinschaften, und Pflanzen profitieren von intimen Interaktionen mit diesen Mikroben. Einige Mikroben vermitteln nicht nur die Toleranz gegenüber Klimastress, sondern können auch die Pflanzenernährung verbessern. Während es den Nutzen von Mikroben für die Aufrechterhaltung der Pflanzenproduktion anzeigt, erfüllen Feldanwendungen mit einzelnen nützlichen Mikroben oft nicht ihre nützlichen Aktivitäten, die unter Laborbedingungen beobachtet werden. In vorangegangenen gemeinsamen Studien haben wir festgestellt, dass das knötchenbildende Bakterium Sinorhizobium meliloti WSM1022 die Leguminose Medicago truncatula in verschiedenen Bodentypen sehr effizient mit Stickstoff (N) versorgt. Darüber hinaus haben wir herausgefunden, dass WSM1022 das Wurzelmikrobiom modulieren können, um ein Mini-Mikrobiom zu bilden, das wir zusammen mit WSM1022 als N-Biom definiert haben. Zusätzlich zur Unterstützung der N-Fixierung scheint das N-Biom weitere nützliche Effekte auf M. truncatula zu übertragen. In diesem Projekt wollen wir die Robustheit des N-Bioms und der Symbiose von M. truncatula unter verschiedenen N-Regimen und Trockenheit als vorherrschenden Klimastress im Gewächshaus mit Ackerboden evaluieren. Wir werden die Effizienz der Knötchenbildung und N-Fixierung, des Pflanzenwachstums und der Pflanzenentwicklung sowie die Expression von Symbiose- und Trockenstress-Markergenen quantifizieren, um die funktionelle Robustheit der N-Biom-M. truncatula-Symbiose zu bewerten. Darüber hinaus werden wir genomweite Assoziationsstudien durchführen, um genetische Merkmale von M. truncatula zu identifizieren, die die Etablierung des N-Bioms unter Trockenstress unterstützen. Alle Experimente werden von Wurzelmikrobiomanalysen begleitet, um die Integrität des N-Bioms oder eventuell der Erweiterung seiner Funktion durch die Rekrutierung zusätzlicher nützlicher Mikroben unter diesen sich verändernden Umgebungen zu bestimmen. Unser Projekt hat zum Ziel, das N-Biom als biologische Applikationseinheit für zukünftige Feldanwendungen zu entwickeln.
Unsere Motivation ist es, die Rolle von gelöstem organischem Material (DOM) in marinen Oberflächenfilmen (SML) als eine Schlüsselkomponente zu verstehen, die den Gasaustausch zwischen Atmosphäre und Meer, die Karbonatchemie, sowie die Ökophysiologie der assoziierten Organismen beeinflusst (Engel et al., 2017). Während unserer Vorarbeiten haben wir Hinweise auf einen bisher unbekannten Zusammenhang zwischen DOM und Karbonatchemie in der SML gefunden, sowie auf eine hohe räumlich-zeitliche Dynamik in der DOM-Zusammensetzung. Obwohl die hohe Heterogenität des SML-DOM-Geometabolom (d.h. die Gesamtheit des DOM-Pools, der durch biotische und abiotische Prozesse produziert und modifiziert wird) bekannt ist, gibt es wenige detaillierte Studien darüber. Insgesamt gibt es noch kein mechanistisches Verständnis darüber, unter welchen Bedingungen DOM in der SML in verschiedene chemische Fraktionen aufgeteilt wird. Dies liegt an der derzeit geringen Verfügbarkeit von Daten von einer größeren Anzahl von Untersuchungsstandorten unter unterschiedlichen Umwelt- und Versuchsbedingungen, sowie an einen Mangel an interdisziplinären Studien, die Physik, Geochemie und Biologie kombinieren. Mit anderen Worten, uns fehlen grundlegende (organo-)geochemische Informationen von der größten Luft-Wasser-Grenzfläche der Erde, mit unbekannten Konsequenzen für den damit verbundenen Austausch von klimarelevanten Gasen. In diesem Projekt streben wir an, diese Lücke durch sich ergänzende Messungen der DOM-Zusammensetzung und anorganischer Kohlenstoff-Systemparameter zu schließen. Die Relevanz für die Forschungseinheit BASS ergibt sich aus dem Ziel unseres Teilprojekts, die fehlenden grundlegenden biogeochemischen Informationen des SML-DOM-Inventars zur Verfügung zu stellen und sie in den Kontext der Ökosystemprozesse in der SML zu setzen, einschließlich der DOM-Produktion (SP1.1) sowie des mikrobiellen (SP1.2) und photochemischen (SP1.4) Umsatzes. Darüber hinaus werden wir den Beitrag des DOM-Geometaboloms zum Säure-Basen-Gleichgewicht der SML untersuchen, von dem wir erwarten, dass es die Gasgleichgewichte in der Grenzfläche - insbesondere im Kohlensäuresystem und damit auch die Treibhausgasflüsse - beeinflusst (SP2.1).
Die Scharka-Krankheit, verursacht durch das Scharka-Virus der Pflaume (plum pox potyvirus, PPV), zählt gegenwärtig in Europa zu den wirtschaftlich wichtigsten Viruskrankheiten des Steinobstes. Die effektivste und zugleich umweltschonendste Gegenmaßnahme stellt der Anbau resistenter Sorten dar. Der Züchtung müssen dazu Genotypen mit bekannten Resistenzeigenschaften zur Verfügung gestellt werden. Literaturangaben und eigenen Erkenntnissen zufolge wird die Resistenz in Abhängigkeit vom Virusstamm und von der Umwelt ausgeprägt. Deshalb sollte es sich um genetisch unterschiedliches Zuchtmaterial handeln, das außerdem für die hiesigen Anbaubedingungen geeignet ist. Das Pflaumensortiment der Genbank Obst Dresden-Pillnitz des IPK Gatersleben erscheint für vergleichende Resistenzprüfungen besonders geeignet, da einheitliche Infektions- und Standortverhältnisse vorliegen. Insgesamt umfaßt es 242 Akzessionen (unterschiedliche Sorten z.T. verschiedener Herkünfte, einige Auslesen bzw. Zuchtklone). In Voruntersuchungen zeigte sich bereits ein differenziertes Verhalten gegenüber dem Scharka-Virus. Im Rahmen des geplanten Vorhabens ist vorgesehen, die nach Durchführung von Freilandbonituren und anschließender serologischer Testung als befallsfrei oder schwach befallen hervorgegangenen Genotypen mit Hilfe eines Gewächshaustestes (KEGLER et al., 1994) zu überprüfen. Die Reaktion handveredelter, getopfter Gewächshauspflanzen gestattet die frühzeitige Aussage zur PPV-Resistenz und gibt gleichzeitig einen Hinweis zum wahrscheinlichen Verhalten der Genotypen im Freiland im Falle eines hohen natürlichen Infektionsdruckes. Mit ausgewählten Genotypen folgen weitere Untersuchungen im Gewächshaus und Freiland unter Verwendung serologischer Methoden (ELISA, TPIB) und der PCR, um Kenntnisse zur Virusverteilung im Gehölz zu gewinnen. Hinzu kommt die Testung interessanter Exemplare mit verschiedenen, molekularbiologisch definierten Virusisolaten und unterschiedlichen Methoden der Virusübertragung. In Einzelfällen sind die Eltern resistenter Genotypen zu ermitteln und diese ebenfalls einer Testung zu unterziehen. Letzteres könnte Aussagen zur Vererbung der Scharka-Resistenz liefern. Die zusätzliche Ermittlung der Vektorresistenz gestattet eine umfassende Charakterisierung des Resistenzverhaltens von Pflaumengenotypen sowie die Ableitung züchterischer und anbauseitiger Empfehlungen.
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.
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.
a) Evaluierungsuntersuchungen, um das Genmaterial in die Arbeiten der Zuechtungsforschung und praktischen Zuchtbetriebe einbeziehen zu koennen. b) Zusammenarbeit bzw. Abstimmung mit einschlaegigen Fachinstituten zur Durchfuehrung von Freiland-, Gewaechshaus- und Laborversuchen bzw. -untersuchungen. c) Freilandversuche waehrend der Vegetationsperiode in Abhaengigkeit von der betr. Pflanzenart; Gewaechshausversuche ueber das ganze Jahr, ebenso Laboruntersuchungen; langfristig.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 926 |
| Kommune | 1 |
| Land | 46 |
| Wissenschaft | 31 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 12 |
| Ereignis | 3 |
| Förderprogramm | 877 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Taxon | 22 |
| Text | 35 |
| Umweltprüfung | 11 |
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|---|---|
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| Deutsch | 771 |
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| Lebewesen und Lebensräume | 943 |
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