Die Bedeutung der mikrobiellen Besiedlung von Wurzeloberfläche und Rhizosphäre für Stoffumsätze in Böden soll im Gewächshaus mit vier Gefäßversuchen erfasst werden. Im ersten Versuch wird die Eignung Ergosterol und Muraminsäure zur Quantifizierung von Pilz- und Bakterienbiomasse auf Wurzeloberflächen mit anderen, insbesondere mikroskopischen Methoden überprüft. Im zweiten Versuch wird der Einfluss der Pflanzenart auf die mikrobielle Besiedlung der Wurzeloberfläche untersucht. Im dritten Versuch wird ermittelt, ob die mikrobielle Biomasse eines Bodens und deren Zusammensetzung, dargestellt durch die Quotienten von Ergosterol (Biomarker für Pilze) bzw. Muraminsäure (Biomarker für Bakterien) und mikrobieller Biomasse, die mikrobielle Besiedlung von Wurzeloberflächen beeinflusst. Im vierten Versuch wird das Verhalten der rhizoplanen Organismen während des Absterbens der Wurzel beobachtet und untersucht, inwieweit es zu Interaktionen mit den Mikroorganismen der Rhizosphäre und des Gesamtbodens kommt. Dazu wird nicht nur die mikrobielle Biomasse quantifiziert, sondern auch der Übergang der Wurzelbiomasse in mikrobielle Residuen als Zwischenspeicher für Nährstoffe speziell beachtet. Es ist davon auszugehen, dass die Interaktionen zwischen Pflanze, mikrobieller Biomasse und mikrobiellen Residuen eine wichtige Funktion für die Immobilisierung und Mobilisierung von Pflanzennährstoffen haben.
Comprehension of belowground competition between plant species is a central part in understanding the complex interactions in intercropped agricultural systems, between crops and weeds as well as in natural ecosystems. So far, no simple and rapid method for species discrimination of roots in the soil exists. We will be developing a method for root discrimination of various species based on Fourier Transform Infrared (FTIR)-Attenuated Total Reflexion (ATR) Spectroscopy and expanding its application to the field. The absorbance patterns of FTIR-ATR spectra represent the chemical sample composition like an individual fingerprint. By means of multivariate methods, spectra will be grouped according to spectral and chemical similarity in order to achieve species discrimination. We will investigate pea and oat roots as well as maize and barnyard grass roots using various cultivars/proveniences grown in the greenhouse. Pea and oat are recommendable species for intercropping to achieve superior grain and protein yields in an environmentally sustainable manner. To evaluate the effects of intercropping on root distribution in the field, root segments will be measured directly at the soil profile wall using a mobile FTIR spectrometer. By extracting the main root compounds (lipids, proteins, carbohydrates) and recording their FTIR-ATR spectra as references, we will elucidate the chemical basis of species-specific differences.
Il s'agit dans ce projet d'une tentative de mise en commun des connaissances et de mise en route d'experimentations en dehors du cadre assez strict de l'organisation administrative de la RAC. Le concept commun a chaque participant est l'interet pour une bonne economie de l'azote. A ce jour, nous avons acheve une etude sur le probleme de l'enrichissement excessif de la laitue de serre en nitrates. Pour l'immediat, nous envisageons d'etudier la mise en valeur de l'azote par les differentes especes et varietes cultivees dans nos regions. (FRA)
Die CO2 - Aufnahme höherer Pflanzen erfolgt diffusiv über kleine Öffnungen der Blattoberfläche, die Stomata. Gleichzeitig geht auf demselben Weg Wasserdampf verloren, angetrieben vom atmosphärischen Sättigungsdefizit (VPD). Die Flüsse beider Gase werden durch die stomatäre Öffnungsweite bestimmt. Seit mehreren Jahrzehnten ist daher die wechselseitige Skalierung der Flüsse von Wasserdampf und CO2 ein zentraler Teil aller wichtigen Gaswechsel-Modelle - erkennbar am Faktor 1.6, dem Verhältnis der Diffusionskonstanten. Allerdings wird die Gültigkeit dieser Annahme in Frage gestellt, wenn sich Feinstaubablagerungen auf den Blättern befinden. Hygroskopische Feinstaubbestandtteile lösen sich in der feuchten Blattgrenzschicht auf, kriechen als dünne Filme in die substomatäre Höhle und verbinden sich dort mit apoplastischem Wasser. Durch diese „hydraulische Aktivierung der Stomata“ (HAS) transportieren die Stomata sowohl flüssiges als auch gasförmiges Wasser vom Blattinneren in die Atmosphäre. Wir konnten zeigen, dass bereits moderate Luftverschmutzung die stomatäre Transpiration bei Tag, die minimale Leitfähigkeit bei Nacht, sowie das Verhältnis zwischen Transpiration und Blattöffnungsweite signifikant beeinflusste. Diese Effekte werden durch den klimawandelbedingten Anstieg von VPD noch verstärkt: Wassernutzungseffizienz und Trockentoleranz nehmen ab und die Modellentwicklung auf Basis der gegenseitigen Skalierung von CO2 und H2O wird unzuverlässiger. In diesem Projekt soll in Labor, Gewächshaus und Freiland der HAS-Einfluss auf den pflanzlichen Gaswechsel und die Hydraulik quantifiziert werden, wobei iso- und anisohydrische Arten unterschiedlich auf Feinstaubablagerungen reagieren. Sowohl experimentelle Erhöhung als auch Verringerung der Feinstaubkonzentration werden als Versuchsansätze genutzt, gemeinsam mit aktuellen Gaswechsel-, optischen und Isotopen-Techniken. Die Ergebnisse sind bedeutsam für das Verständnis der Atmosphäre/Pflanze-Interaktion auf allen Skalen von der Schließzelle bis zum Pflanzenbestand.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 938 |
| Europa | 74 |
| Kommune | 4 |
| Land | 67 |
| Weitere | 20 |
| Wissenschaft | 324 |
| Zivilgesellschaft | 13 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 12 |
| Ereignis | 3 |
| Förderprogramm | 878 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Taxon | 22 |
| Text | 49 |
| Umweltprüfung | 12 |
| unbekannt | 21 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 96 |
| offen | 896 |
| unbekannt | 6 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 778 |
| Englisch | 352 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Bild | 4 |
| Datei | 9 |
| Dokument | 64 |
| Keine | 637 |
| Unbekannt | 3 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 306 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 703 |
| Lebewesen und Lebensräume | 959 |
| Luft | 595 |
| Mensch und Umwelt | 998 |
| Wasser | 578 |
| Weitere | 952 |