Die Akkumulation von Methan (CH4) in sauerstoffhaltigen Wasserschichten wurde kürzlich für viele Binnengewässern und Ozeangebiete beschrieben. In unserem DFG-Projekt Aquameth (GR1540/21-1) haben wir daher die wichtigste Literatur in einem Review zusammengefasst und die möglichen Mechanismen für dieses Phänomen im Stechlinsee evaluiert. Indem wir ein online System für CH4 Messungen entwickelt haben, konnten wir die enge Kopplung der räumlich-zeitlichen Dynamik von Algen (z.B. Blaualgen und Cryptophyten) und CH4 in den oxischen Wasserschichten des Sees zeigen. Obwohl der vor kurzem beschriebene Methylphosphonat-Metabolismus im See vorkommt, haben wir zahlreiche Hinweise, dass Algen das CH4 während der Photosynthese direkt produzieren. Jedoch sind die genauen Mechanismen sowie der Anteil des im sauerstoffreichen Wasser gebildeten CH4 am gesamten CH4 Fluss in die Atmosphäre unklar. Durch die Kombination der Expertise von zwei etablierten Arbeitsgruppen, die sich ideal ergänzen, möchten wir die genaue Chemie und Biologie der CH4 Bildungs- und Oxidations-prozesse untersuchen, um die Rolle von Seen für den regionalen und globalen CH4 Kreislauf besser zu verstehen. Daher soll das komplette CH4 Budget von zwei Seen detailliert quantifiziert werden, d.h. CH4-Quellen und -Senken werden mit einem Massenbalance-Ansatz untersucht und mit in situ Inkubationsexperimenten verknüpft. Unsere zwei ausgesuchten Seen (Stechlinsee und Willersinnweiher) repräsentieren zwei Hauptseentypen der gemäßigten Zone (tief/Nährstoff-arm und flach /Nährstoff-reich), die gut von beiden Institutionen untersucht und biogeochemisch charakterisiert wurden. In diesen Seen hängen die spezifischen Prozesse der CH4 Bildung, Akkumulation und Freisetzung in die Atmosphäre von dem komplizierten Wechselspiel von physikalischen, chemischen und biologischen Faktoren sowie bestimmten Organismen ab. Daher ist unser Hauptziel, dieses komplizierte Wechselspiel zwischen Umweltvariablen und den CH4 Prozessen und ihre globale Bedeutung zu entschlüsseln. Unser Hypothesen sind: (1) Die Methanproduktion ist direkt mit der Photosynthese verbunden und CH4 kann bei bestimmten Umweltbedingungen, z.B. Nährstofflimitation, direkt von photo-autotrophen Organismen gebildet werden. (2) Die Methanbildung ist von der -oxidation durch die räumlich-zeitliche Trennung der methanotrophen Aktivität in sauerstoffhaltigen Wasserkörpern entkoppelt. (3) Methan an der Temperatursprungschicht ist das Produkt aus einem komplizierten Wechselspiel von biologischen, chemischen und physikalischen Prozessen. (4) Die erhöhten CH4 Konzentration in der oberen oxischen Wasserschicht erleichtert den Gasaustausch mit der Atmosphäre. Obwohl die CH4 Anreicherung in den oberen Wasserschichten stark vernachlässigt wurde, könnte sie eine wichtige fehlende Verbindung im globalen CH4 Budget sein. Um diese Hypothesen zu überprüfen, sollen Feld- und Labormessungen gemeinsam durch beide Teams durchgeführt werden.
Art-Areal-Modelle (SDMs; ‚Species Distribution Models‘) modellieren die Verbreitung von Taxa basierend auf den Umweltbedingungen. Biotische Interaktionen und die Ausbreitung/Zugänglichkeit über räumliche Skalen hinweg werden jedoch selten berücksichtigt. Das Projekt A15 zielt auf ein besseres Verständnis, wie biotische Interaktionen und die Intensität von Stressfaktoren die Verbreitung von Kieselalgen, Wirbellosen und Fischen beeinflussen, unter Verwendung von Joint Species Distribution Models (JSDMs). Diese Modelle werden Ausbreitungs- und Konnektivitäts-Informationen einbeziehen, um ihre Genauigkeit zu verbessern.
Die Interpretation der Messergebnisse eines Cosmic Ray Neutron Sensing (CRNS)-Detektors benötigt ein tiefgreifendes Verständnis der zugrunde liegenden physikalischen Prozesse. In diesem Zusammenhang haben sich Monte-Carlo-basierte Vielteilchensimulationen, z.B. MCNPX, als sehr hilfreich erwiesen. Die allgemein akzeptierten Transferfunktionen um aus einer Neutronendichte die Bodenfeuchte zu berechnen, wurden semi-empirisch für idealisierte Bedingungen ermittelt. Die Effekte von Bodenbeschaffenheit, Vegetation und Schneebeschaffenheit werden teilweise durch Hinzufügen phänomenologisch motivierter Parameter berücksichtigt. Allerdings gibt es dazu bisher keine tiefergreifenden theoretischen Untersuchungen und Validierungen. Wir haben daher das Monte-Carlo Werkzeug namens URANOS entwickelt, welches speziell auf die Anforderungen der Umweltphysik und CRNS zugeschnitten wurde. Der benötigte Rechenaufwand konnte durch effektive, problemspezifische Methoden im Vergleich zu herkömmlichen Vielteilchensimulationen stark reduziert werden. In den letzten Jahren konnten wir damit das Verständnis der Signal-Reichweite-Beziehung deutlich verbessern und eine analytische Beschreibung unter Berücksichtigung von Umweltfaktoren herleiten. Das Hauptziel dieses Teilprojektes ist es, die Änderung des CRNS-Signals, hervorgerufen durch verschiedene Umweltfaktoren und Bodenstrukturen innerhalb des Einflussbereichs, zu verstehen. Dabei handelt es sich um folgende Faktoren: Bodenbeschaffenheit, vertikale Wasserverteilung in Boden und Luft, Landnutzung, Schneebedeckung, Bewuchs, und durch solches abgefangenes Wasser bei Regenfällen sowie generelle räumliche Inhomogenität. Um dies zu erreichen werden wir versuchen, Korrekturfunktion basierend auf physikalischen Modellen zu verwenden, um die wachsende Anzahl von empirischen und standortspezifischen Näherungen überflüssig zu machen. Zusätzlich werden die Neutronensimulationen benötigt, um den Einfluss verschiedener Detektoranordnungen zu untersuchen. Unverzichtbar sind die Neutronensimulationen für die Verbesserung bezüglich energieabhängiger Gewichtung und Weiterentwicklung der Neutronendetektoren sowie energiebereichsspezifischer Abschirmung. Des Weiteren werden sie für konzeptionelle Untersuchungen des Einflusses der Vegetation und weiterer Wasserspeicher benötigt. Für die Großversuchskampagne werden wir 3D-Modelle der Sensor-Standorte erstellen und die simulierten Messsignale den Arbeitsbereichen Großflächiges CRNS-Netzwerk und Mobiles CRNS zu Verfügung stellen. Schließlich können zusammen mit den Arbeitsbereichen Hydrologische Modellierung und Grundwasserneubildung räumlich-zeitliche Modellrechnungen durchgeführt werden um komplexe Zusammenhänge im Wasserhaushalt der Umwelt zu verstehen. Für die Weiterentwicklung des URANOS-Programms für den Einsatz im CRNS-Bereich benötigen wir die Vorschläge und Rückmeldungen der Nutzer.
Aquatische Pilze (AF) steuern wichtige Ökosystemprozesse, die unterstützende, fördernde und regulierende Dienste leisten. Sie sind für den Nährstoffkreislauf, den Abbau von Schadstoffen und die Kontrolle von Algenblüten verantwortlich. Jedoch werden sie nicht in routinemäßige Programme zur Überwachung der biologischen Vielfalt einbezogen. MoSTFun ist eine paneuropäische Initiative, die die Fachkenntnisse von acht europäischen Partnern, der IUCN Species Survival Commission und GEOBON-Spezialisten zusammenbringt, um die Überwachung von AF und ihren Leistungen in den meisten europäischen aquatischen Ökosystemen, von Süßwasser über Brackwasser bis hin zu Küstengewässern zu entwickeln. MoSTFun zielt darauf ab, die vorhandenen Ressourcen mit einem kosteneffizienten Ansatz zu nutzen: Gefrierschränke, Archive und Datenlager sind ungenutzte Quellen für Proben und Daten (THEMA3). Durch seine Partnerschaften und Kooperationen hat MoSTFun einen beispiellosen Zugang zu Daten und Proben aus Programmen zur biologischen Vielfalt und langfristigen Forschungsinitiativen. Dies wird MoSTFun in die Lage versetzen, Wissenslücken zur AF-Diversität in ganz Europa zu schließen (THEMA2). Erstens werden wir modernste -Omik-Technologien und Probenahmestrategien optimieren und anwenden (WP4), um standardisierte Daten zur AF-Diversität und aus bestehenden DNA-Archiven und Fallstudien in wenig untersuchten Gebieten wie Gletschern, Küstengebiete und Ästuaren zu erstellen (WP1,2). Wir werden auch öffentliche Biodiversitäts- und Gendatenbanken durchforsten, um das Potenzial der bereits verfügbaren Ressourcen zu verstehen und die AF-Diversität aus verschiedenen Datenquellen zu entschlüsseln (WP1). Durch die Kombination und Integration neu generierter und ausgewerteter Daten mit Daten aus verfügbaren Datenspeichern (einschließlich Umweltvariablen), Erdbeobachtungs- (EO, Satellit) und GIS-Daten sowie mit dem von Interessenvertretern gewonnenen Wissen werden wir Pipelines für die Datenintegration entwickeln, die für die Modellierung von Mustern der biologischen Vielfalt in Raum und Zeit erforderlich sind, und schließlich einen neuen Satz wichtiger Biodiversitätsvariablen definieren (WP3). Dies wird die Nützlichkeit und das Potenzial für ein globales Verständnis der biologischen Vielfalt und der wichtigsten von AF erbrachten Leistungen aufzeigen. Optimierte Methoden werden weiter getestet (WP4), um sie bei der Überwachung eines neuen globalen Gesundheitsproblems einzusetzen, i.e. der Ausbreitung von Resistenzgenen gegen Fungizide in der Umwelt (WP4). Unter Einbeziehung der Interessengruppen (alle WPs), unterstützt durch ein Knowledge-to-Action Hub (WP5), werden wir die effektivsten Strategien und Werkzeuge für die Überwachung der biologischen Vielfalt in Gewässern in ganz Europa bewerten und entwickeln (THEMA1). MoSTFun gehören interdisziplinäre Experten an, die den Austausch von komplementären Fähigkeiten und Fachwissen, die Ausbildung und Mobilität von Nachwuchsforschern fördern.
Süßwasserökosysteme gelten als Hotspots der Biodiversität, da sie nur einen kleinen Teil der Erdoberfläche bedecken aber eine Vielzahl von Arten beherbergen. Gleichzeitig sind die Populationen von Süßwasserarten in den letzten Jahrzehnten rapide zurückgegangen. Um den negativen Trend zu verlangsamen oder gar umzukehren, ist eine solide Ausgangsbasis für den aktuellen Zustand der Süßwasser-Biodiversität dringend erforderlich, mit der die Veränderungen verglichen werden können. In dieser Hinsicht ist die räumliche Süßwasser-Biodiversitätsforschung von großer Bedeutung, um neue Informationen über die Verbreitung der Arten und für die Naturschutzplanung zu liefern. Das einzigartigste Merkmal von Süßwasserökosystemen ist die longitudinale Vernetzung der Binnengewässer, die jedoch gleichzeitig das am meisten vernachlässigte Merkmal in Biodiversitätsanalysen in Süßwasserökosystemen ist. In dem vorgeschlagenen Forschungsprojekt beleuchten wir insbesondere diesen Aspekt, indem wir die neuesten Ansätze der Graphentheorie und der Art-Arealmodellierung anwenden, um die Muster der Arten- sowie funktionellen Diversität der südamerikanischen Süßwasserfischfauna besser zu verstehen. Diese Fischfauna umfasst etwa ein Drittel der weltweiten Fischarten, womit sie als ein ideales und repräsentatives Beispiel herangezogen werden kann. Konkret werden wir (i) die räumlichen Muster der hydrographischen Netzwerkstruktur auf dem gesamten Kontinent untersuchen, um abzuschätzen, wie die Binnengewässer räumlich verbreitet und miteinander verbunden sind. Diese Informationen werden in (ii) sog. Graph-Learning-Art-Arealmodellen verwendet, die sich die räumliche Netzwerkstruktur zunutze machen und zusammen mit einer umfangreichen Datenbank mit geografischen Fischdaten Schätzungen der Artenvielfalt von Fischen in ganz Südamerika liefern werden. Schließlich werden wir (iii) Informationen über funktionelle Merkmale mit den Schätzungen der Artenverbreitung verknüpfen, um Einblicke in räumliche Muster der funktionellen Vielfalt der Fische in ganz Südamerika zu erhalten. Das Projekt hat das Potenzial, neue Erkenntnisse über die räumlichen Muster der Süßwasser-Biodiversität einer kontinentalen Fischfauna zu liefern, indem es die Rolle der zugrunde liegenden Netzwerkstruktur für die Schätzungen der Fischvielfalt nutzt. In Anbetracht des großen räumlichen Gradienten erwarten wir, dass die Ergebnisse in hohem Maße verallgemeinerbare Einblicke in die Diversitätsmuster einer kontinentalen Süßwasserfischfauna bieten und einen Eckpfeiler für die Naturschutzplanung darstellen.
Das Vorkommen von organischen Mikroverunreinigungen (OMP) in Gewässern ist aufgrund ihrer potenziellen Bedrohung für die Umwelt und die menschliche Gesundheit sehr kritisch. Kläranlagenabläufe sind eine der Hauptquellen für OMPs; deshalb werden derzeit neue rechtliche Rahmenbedingungen diskutiert und verschiedene Technologien zur Reduktion von OMPs untersucht. Granulierte Aktivkohlefilter (GAK) haben sich als geeignete Technologie zur Entfernung von OMP aus Kläranlagenabläufen etabliert. Neben der adsorptiven Entfernung sind GAK-Filter auch in der Lage, organische Stoffe und OMPs biologisch zu entfernen. Die Phänomene, die diesen adsorptiven und biologischen Abbau steuern, sowie die Synergien zwischen diesen beiden Mechanismen sind von großer Bedeutung, jedoch sind die Prozesse sehr komplex. Zum einen handelt es sich bei Abwässern um Multikomponentengemische, die schwer zu charakterisieren sind, und zum anderen sind die verschiedenen Wechselwirkungen zwischen GAK, Biofilm, OMP und organischen Stoffen nur schwer experimentell zu erfassen. Mathematische Modelle sind ein leistungsfähiges Instrument zur Überwindung solcher experimentellen Hindernisse, zur Analyse verschiedener Szenarien und zur Unterstützung der Planung weiterer Experimente. Anhand von Versuchsdaten wurde ein erstes mathematisches Modell entwickelt, das die Entfernung von gelöstem organischem Kohlenstoff in einem biologisch aktiven GAK-Filter zufriedenstellend beschreiben kann. Dieses Projekt zielt darauf ab, dieses Modell zu verbessern und um neue Schlüsselmerkmale zu erweitern, die für eine weitere Anwendung erforderlich sind. Insbesondere sollen drei Hypothesen getestet werden: (i) Ist es möglich, die Porengrößenverteilung in das Modell aufzunehmen? Die Porengrößenverteilung ist ein Schlüsselparameter für die Charakterisierung der verschiedenen GAK-Typen, daher ist ihre Implementierung in das Modell unerlässlich. Die herkömmlichen Ansätze erfordern jedoch Parameter, die schwer zu bestimmen sind. (ii) Könnte eine mikrobielle Gemeinschaft, die den Stickstoffzyklus einschließt, die Qualität des Modells verbessern? Auf der Grundlage experimenteller Belege, die den biologischen Abbau von OMPs mit der Aktivität von Nitrifikanten in Verbindung bringen, zielt das Projekt darauf ab, co-metabolische Prozesse zu implementieren und ihre Auswirkungen auf die globalen Modellierungsergebnisse zu bewerten. (iii) Wie können einzelne OMPs in das Modell einbezogen und ihr Verhalten zufriedenstellend wiedergegeben werden? Die Vorhersage des Abbaus einzelner OMPs ist von großer Bedeutung. Daher werden exemplarisch vier OMPs in das Modell aufgenommen und als Stellvertreter für den Abbau weiterer OMPs verwendet. Da die mechanistische Beschreibung der OMPs sehr kompliziert werden kann, wird der Ansatz des mechanistischen Modells mit Methoden des maschinellen Lernens kombinieren.
Langsame Diffusionsprozesse von Schadstoffen in geringdurchlässigen wasser-gesättigten Gesteinen sind ein wesentlicher Grund für den beschränkten Erfolg vieler Untergrundsanierungen. Zu den immer noch wichtigsten Schadstoffen im Grundwasser zählen die chlorierten Lösemittel, die trotz jahrzehntelanger Sanierungsanstrengungen inzwischen lange Fahnen im urbanen Raum ausbilden. Eine langsame Diffusion bedingt aber auch lange Aufenthaltszeiten in der Gesteinsmatrix und damit können langsame abiotische Abbaumechanismen zum Tragen kommen, die auf Fe2+-haltige Mineralien wie z.B. Eisensulfide, Magnetit oder Phyllosilikate zurückgehen, und bei der Einschätzung des natürlichen Abbaupotentials berücksichtigt werden sollten. Ziel dieses Vorhabens ist es daher, die Transformation von Tri- und Perchlorethen während der Diffusion in Gesteinsproben geklüfteter Aquifere und Aquitarde zu quantifizieren. Weil die Reaktionsraten der Ausgangssubstanzen sehr wahrscheinlich zu klein sind, um im Labor gemessen werden zu können, liegt der Fokus auf der Bestimmung von Transformations- und Abbauprodukten (bspw. teil-chlorierte Ethene, Azetylen, Ethan). Die Experimente zur reaktiven Diffusion müssen mit intakten Gesteinsproben durchgeführt werden, da beim Zerkleinern reaktive Mineralober-flächen (z.B. bei Quarz und Pyrit) entstehen könnten, die zur Dehalogenierung der Ausgangssubstanzen führen könnten. Im Unterschied zu früheren Studien sollen hier die für die Reaktivität verantwortlichen spezifischen Minerale in der Gesteins-matrix identifiziert werden. Die Ergebnisse sind nicht nur für das Langzeitverhalten von chlorierten Lösemitteln im Grundwasser, sondern generell auch für die Endlagerung von radioaktiven Abfällen oder die chemische Verwitterung (Oxidation) von reduzierten Gesteinen relevant.
Die mikrobielle Biomasse im Untergrund leistet einen wesentlichen Beitrag zum Umsatz von Elementen, Nährstoffen und Schadstoffen in Böden und Grundwasser. Mikroben katalysieren Umsatzreaktionen und bauen dabei potentiell umweltschädliche, gelöste Stoffe wirksam ab. Veränderungen der Menge und Aktivität mikrobieller Biomasse sind eng mit der Effizienz der biologischen Abbauprozesse verbunden. Daher ist die Überwachung ihres Verhaltens der Schlüssel zu einem besseren Verständnis von Abbaureaktionen und der Vorhersagekraft von Wasserqualitätsmodellen. Die Messung von Mikroben ist jedoch nicht einfach, und traditionelle Methoden sind durch die schlechte Zugänglichkeit des Untergrunds begrenzt. Die Probenahme beruht daher auf invasiven Verfahren. Sogenannte nicht-invasive Methoden bieten die Möglichkeit Mikroben in den komplexen Umgebungen, in denen sie leben, z. B. in Böden und Grundwasser, zu überwachen. Sie liefern indirekte Informationen über dynamische Prozesse in Echtzeit und ohne Zerstörung des Beobachtungsobjektes. Insbesondere die spektrale induzierte Polarisation (SIP) ist, aufgrund der Eigenschaften von geladenen Bakterienoberflächen, sensitiv gegenüber mikrobiellem Wachstum in Böden. Offene Fragen zu den genauen Mechanismen, die zu den Signalen aus mikrobiellem Wachstum und mikrobieller Aktivität führen, bleiben jedoch unbeantwortet, was die Anwendung von SIP außerhalb des Bereichs der angewandten Geophysik erschwert. Das vorgeschlagene Projekt zielt darauf ab, das SIP-Signal von Bakterienzellen zu isolieren und die kombinierten Auswirkungen von Zelldichte und -aktivität mit der Größe und den spektralen Eigenschaften der SIP-Signale zu verbinden. Die vorgeschlagenen Arbeiten werden gezielte mikrobielle Wachstumsexperimente unter statischen (Batch), gut durchmischten (Retentostat) und Durchflussbedingungen kombinieren. In den Experimenten werden die Signale von Bakterienzellen in verschiedenen Stoffwechselzuständen quantifiziert, die von vorhanden und inaktiv bis hin zu aktiv und wachsend reichen. Durch die Durchführung von Messungen an Zellen in Abwesenheit anderer geladener Medien (z. B. Sediment) wird das Projekt den getrennten Beitrag der Abundanz gegenüber der Aktivität von Zellen isolieren. Das Upscaling von Batch-Inkubationen zu Durchflusssystemen wird durch systematische Experimente von zunehmender Komplexität durchgeführt. Experimente der höchsten Komplexitätsstufe in natürlichen porösen Medien werden von Daten aus den Vorläuferexperimenten profitieren. Diese werden es ermöglichen, mikrobielle elektrische Signale von den Signalen des Sediments zu separieren. Die vorgeschlagene Arbeit wird letztlich die Anwendbarkeit von SIP als nicht-invasives Überwachungsverfahren verfeinern, das den Sprung von einem vielversprechenden, von Geophysikern vorgestelltes Verfahren zu einer robusten geophysikalischen Methode schaffen kann, die von Biogeochemiker:innen, Geomikrobiolog:innen und Hydro(geo)log:innen angewandt wird.
Kohlenstofftransport und dessen Umwandlungen in Flüssen sind wichtige Indikatoren für Landnutzung, Verwitterung und Klimaeffekte. Solche Kohlenstoffsystematiken zeigen auch die ökologische Gesundheit von Flüssen und ihren Einzugsgebieten in integraler Art an. In diesem Zusammenhang sind starke CO2 Ausgasungen von Flüssen eine globale Unsicherheit, die bislang hauptsächlich für große Flusssysteme abgeschätzt wurden. Kleinere Flüsse wurden jedoch mit dieser Fragestellung bislang kaum untersucht. Insbesondere treffen solche Untersuchungslücken für kleinere Flusseinzugsgebiete zu, die direkt in den Ozean entwässern. Wir schlagen eine neue Studie zu Kohlenstoffumwandlungen im tropischen Deduro Oya Einzugsgebiet in Sri Lanka vor. Diese Studie würde auch neue Erkenntnisse in die Funktionsweise eines tropischen und Silikat-dominierten Einzugsgebietes in Bezug auf Kohlenstoffumwandlungen liefern. Darüber hinaus, soll die Arbeit Einflüsse typischer regionaler Landwirtschaftspraktiken, wie Reisanbau, untersuchen. Dieser hat wahrscheinlich starke Einflüsse auf Umwandlungen von Kohlenstoff in Flüssen. Untersuchungen anderer Faktoren, wie Einflüsse von Stauseen und vielzähliger kleiner Wasserspeicher entlang des Flusses sowie Einträge von Abwässern dieses vom Monsun beeinflussten Systems sind auch vorgesehen. Geplante geochemische Methoden umfassen Konzentrationsanalysen von gelösten und partikulären Kohlenstoffphasen (DOC, DIC und POC) zusammen mit ihren stabilen Kohlenstoffverhältnissen an Fluss- und Grundwasserproben. Diese sollen mit Geländeparametern, stabilen Isotopen des Wassers und Haupt- sowie Spurenelementuntersuchungen kombiniert werden. Zu erwartende Daten ermöglichen auch die Modellierung von CO2 Ausgasungen aus der Wasserphase. Ähnliche Ansätze haben an anderen Gewässeruntersuchungen dazu beigetragen, Einflüsse von natürlichen und anthropogenen Kohlenstoffbilanzen mit wichtigen Faktoren wie Photosynthese und Respiration zu differenzieren. Übertragen auf das Deduru Oya Einzugsgebiet können diese Techniken dazu beitragen, ein bislang kaum bekanntes Endglied von Flussfunktionsweisen im Zusammenhang mit terrestrischen Kohlenstoffzyklen zu definieren.
Das Projekt „Hochwasserrückhalt im Wald“ befasst sich mit der Untersuchung von Einflussfaktoren auf die Rückhaltekapazität von Wäldern zur Verbesserung des Hochwasserschutzes. Während des Katastrophenhochwassers in Westdeutschland Mitte Juli 2021 wurden hohe Abflussakkumulationen aus Waldgebieten sowohl im Ahrtal als auch im Einzugsgebiet von Inde und Vichtbach beobachtet; das Potential des Wasserrückhaltes im Wald ist folglich elementar für die Hochwasservorsorge. Trotz der positiven Gebietseigenschaften von Waldflächen zeigen Studien, dass menschliche Eingriffe und schlechte forstwirtschaftliche Praktiken die Wasserrückhaltung negativ beeinträchtigen können. Im Projekt „Hochwasserrückhalt im Wald“ werden Sachbeihilfen für die Durchführung von Feldversuchen zur differenzierten Evaluation der Rückhalteleistung sowie zur messtechnischen Begleitung von Anpassungsmaßnahmen in Entwässerungsgräben beantragt. Im Rahmen der Feldarbeiten soll auf der Projektfläche im Ahrtal untersucht werden, wie sich der Wasserrückhalt unter verschiedenen Baumarten (Laub- vs. Nadelbäume) hinsichtlich der jeweiligen Interzeptions- sowie Infiltrationsleistung unterscheidet. Zweitens soll erforscht werden, wie lineare Strukturen im Wald so gestaltet werden können, dass sie die Hochwasserschutzwirkung maximieren. Hierfür werden geplante Anpassungsmaßnahmen auf einer Projektfläche bei Stolberg messtechnisch begleitet und die Wirkweisen anschließend mittels hydronumerischer Simulation weitergehend evaluiert. Insgesamt zielt das Vorhaben darauf ab, das Verständnis über die Rolle von Wäldern im Hochwasserschutz zu vertiefen und konkrete Maßnahmen zur Verbesserung des Wasserrückhalts zu entwickeln.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 836 |
| Kommune | 3 |
| Land | 5 |
| Wissenschaft | 798 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 836 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 836 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 632 |
| Englisch | 614 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 19 |
| Webseite | 817 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 819 |
| Lebewesen und Lebensräume | 733 |
| Luft | 530 |
| Mensch und Umwelt | 836 |
| Wasser | 821 |
| Weitere | 836 |