Salinity reduces the productivity of cucumber (Cucumis sativus L.) through osmotic and ionic effects. For given atmospheric conditions we hypothesize the existence of an optimal canopy structure at which water use efficiency is maximal and salt accumulation per unit of dry matter production is minimal. This canopy structure optimum can be predicted by integrating physiological processes over the canopy using a functional-structural plant model (FSPM). This model needs to represent the influence of osmotic stress on plant morphology and stomatal conductance, the accumulation of toxic ions and their dynamics in the different compartments of the system, and their toxic effects in the leaf. Experiments will be conducted to parameterize an extended cucumber FSPM. In in-silico experiments with the FSPM we attempt to identify which canopy structure could lead to maximum long-term water use efficiency with minimum ionic stress. The results from in-silico experiments will be evaluated by comparing different canopy structures in greenhouses. Finally, the FSPM will be used to investigate to which extent the improvement of individual mechanisms of salt tolerance like reduced sensitivity of stomatal conductance or leaf expansion can contribute to whole-plant salt tolerance.
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)
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.
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.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 888 |
| Kommune | 1 |
| Land | 46 |
| Wissenschaft | 30 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 11 |
| Ereignis | 3 |
| Förderprogramm | 835 |
| Taxon | 22 |
| Text | 39 |
| Umweltprüfung | 11 |
| unbekannt | 23 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 86 |
| offen | 852 |
| unbekannt | 6 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 747 |
| Englisch | 329 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Bild | 4 |
| Datei | 7 |
| Dokument | 50 |
| Keine | 602 |
| Unbekannt | 3 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 291 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 649 |
| Lebewesen und Lebensräume | 834 |
| Luft | 561 |
| Mensch und Umwelt | 944 |
| Wasser | 545 |
| Weitere | 932 |