Water, carbon and nitrogen are key elements in all ecosystem turnover processes and they are related to a variety of environmental problems, including eutrophication, greenhouse gas emissions or carbon sequestration. An in-depth knowledge of the interaction of water, carbon and nitrogen on the landscape scale is required to improve land use and management while at the same time mitigating environmental impact. This is even more important under the light of future climate and land use changes.In the frame of the proposal 'Uncertainty of predicted hydro-biogeochemical fluxes and trace gas emissions on the landscape scale under climate and land use change' we advocate the development of fully coupled, process-oriented models that explicitly simulate the dynamic interaction of water, carbon and nitrogen turnover processes on the landscape scale. We will use the Catchment Modelling Framework CMF, a modular toolbox to implement and test hypothesis of hydrologic behaviour and couple this to the biogeochemical LandscapeDNDC model, a process-based dynamic model for the simulation of greenhouse gas emissions from soils and their associated turnover processes.Due to the intrinsic complexity of the models in use, the predictive uncertainty of the coupled models is unknown. This predictive (global) uncertainty is composed of stochastic and structural components. Stochastic uncertainty results from errors in parameter estimation, poorly known initial states of the model, mismatching boundary conditions or inaccuracies in model input and validation data. Structural uncertainty is related to the flawed or simplified description of natural processes in a model.The objective of this proposal is therefore to quantify the global uncertainty of the coupled hydro-biogeochemical models and investigate the uncertainty chain from parameter uncertainty over forcing data uncertainty up the structural model uncertainty be setting up different combinations of CMF and LandscapeDNDC. A comprehensive work program has been developed structured in 4 work packages, that consist of (1) model set up, calibration and uncertainty assessment on site scale followed by (2) an application and uncertainty assessment of the coupled model structures on regional scale, (3) global change scenario analyses and finally (4) evaluating model results in an ensemble fashion.Last but not least, a further motivation of this proposal is to provide project results in a manner that they support planning and decision taking under uncertainty, as this proposal is part of the package proposal on 'Methodologies for dealing with uncertainties in landscape planning and related modelling'.
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.
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.
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.
In vielen Lebensräumen ist Wasser der bedeutendste limitierende Faktor für das Wachstum und die Verbreitung der Pflanzen. Neuere Arbeiten zeigen, dass auch Arten, die nicht über spezielle Blattorgane zur Aufnahme von Wasser verfügen, auf Tau mit einer Erhöhung des Wasserpotentials und der Photosynthese sowie mit gesteigertem Wurzelwachstum reagieren. Das Ziel des Projekts ist die Evaluierung des Einflusses und die Untersuchung der Wirkungsweise von Tau auf die Vegetation von Stipa tenacissima dominierten Hängen entlang eines Niederschlags-Tauniederschlags-Transekts in SO-Spanien. An S. tenacissima und an ausgewählten annuellen Arten wird der Einfluss von Tau auf den Wasserhaushalt, die Photosynthese und die Fähigkeit der Wurzeln zur Wasseraufnahme im Freiland und im Gewächshaus bestimmt. Seine Wirkungsweise, eventuelle Aufnahmewege, Verlagerungen im Boden sowie sein Einfluss auf die Nährstoffverfügbarkeit werden untersucht. Die Bestimmung der Taumenge und -häufigkeit, verbunden mit Mikroklimamessungen, ermöglicht eine Abschätzung des Beitrags von Tau zur Wasserbilanz der untersuchten Hänge. Das Projekt wird Fragen des Wasser- und Nährstoffhaushalts der Vegetation in ariden und semi-ariden Gebieten beantworten. Dies trägt zu einem besseren Verständnis der Ökologie und der Verbreitung der Pflanzen dieser Gebiete bei, welches für die zukünftige Bewirtschaftung und Rehabilitation von degradierten Flächen in diesen Ökosystemen wichtig ist.
Terpenes (=isoprenoids) are volatile organic compounds (VOCs) emitted by plants but their ecological functions are not fully understood. Poplars are strong isoprene emitters. In preceding studies we have constructed non-isoprene emitting poplars and started with their characterization. We have also constructed poplars expressing pinene synthase. We aim to study the role of isoprene and monoterpenes in herbivore and mycorrhizal interactions. In addition to wild type poplar plants (isoprene and non-monoterpene emitters) we will make use of transgenic poplar lines, that are either non-isoprene emitters or non-isoprene, but constitutive monoterpene emitters. The influence of the VOC emission on the interaction with herbivores and/or ectomycorrhizal fungi will be studied under laboratory, green house and open air conditions. Furthermore, it will be investigated how attack by herbivores affects the survival of ectomycorrhizal fungi or pathogenic fungi and vice versa, and how EM changes the VOC blend emitted by the plants and the performance of leaf feeding insects. Responses of the plant and the ectomycorrhiza will be studied on a molecular level. The results of these studies will provide important knowledge about poplar interaction and defense from herbivory.
Der Klimawandel beinhaltet den Anstieg der atmosphärischen CO2-Konzentration, Zunahmen der mittleren Temperatur und der Sommertrockenheit sowie das vermehrte Auftreten von Hitzeperioden, d.h. Tagen mit Maximaltemperaturen über 30 C. Die Folgen dieser gleichzeitigen Veränderungen für die globale Agrarproduktion sind offen. Nach Modellabschätzungen soll insbesondere die Zunahme von Hitzeperioden zu Ertragseinbußen bei Getreidearten wie Weizen führen. Die für diese Folgenabschätzung zugrunde liegenden experimentellen Daten wurden unter Gewächshaus- oder Klimakammerbedingungen erhoben. Es sollen daher erstmals Feldversuche zur Interaktion von Hitzeperioden und erhöhter CO2-Konzentration auf Wachstum und Kornbildungsprozesse von Weizen durchgeführt werden. Dazu werden eine erhöhte CO2-Konzentration (550 ppm) mit einer Freiland-CO2-Anreicherungsanlage (Free Air Carbon Dioxide Enrichment = FACE-Technik) und Hitzeperioden (T größer als 30 oC) mit einer Felderwärmungsanlage (Free Air Temperature Enrichment = FATE-Technik) simuliert. Die Wärmebehandlung wird an zwei hitzesensitiven Entwicklungsphasen durchgeführt (P1: präflorale Phase, P2: Kornfüllungsphase). Die Hitzeexposition in P1 erfolgt in der Woche bis zur Blüte. Es soll der erwartete Abfall der Kornzahl ermittelt und auf eine Beziehung zur Temperatursumme oberhalb eines Schwellenwertes geprüft werden. In P2 soll das Temperaturmaximum an 6 Tagen erhöht und der Einfluss auf das Einzelkorngewicht erfasst werden. Für das erste Versuchsjahr ist nur die Untersuchung von Hitzeeffekten geplant. Um einen möglichst weiten Temperaturbereich abzudecken, wird dieser Versuch gleichzeitig an zwei Standorten (Braunschweig/Kiel) durchgeführt. Im zweiten und dritten Jahr soll in einem Kombinationsexperiment mit FACE und FATE geprüft werden, ob die Hitzeeffekte durch mehr CO2 in der Atmosphäre modifiziert werden. Die Ergebnisse werden für die Verbesserung von Weizenwachstumsmodellen zur Klimafolgenabschätzung bereitgestellt und können für die Züchtungsberatung verwendet werden.
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