Die Dynamik von Planktongemeinschaften wird durch Einflussfaktoren, die von unten nach oben (Wasserphysik und Chemie) und von oben nach unten (natürliche Feine) wirken, kontrolliert. Die relative Bedeutung und Richtung dieser Effekte auf die Zusammensetzung der Taxa sowie die relative Abundanz sind in natürlichen Gemeinschaften jedoch nicht hinreichend belegt: Sie variieren in Zeit und Raum und hängen auch von physiologischen und ökologischen Wechselwirkungen ab, die durch verschiedene Merkmale beeinflusst werden. Ziel dieses Projektes ist es, die Auswirkungen interagierender Kontrollen (z.B. Temperatur, Verwirbelung, Nährstoffversorgung, Identität von Weidegängern, Dichte und Beuteauswahl) auf Phytoplankton in Seen innerhalb taxonomischer und größenbasierter Kategorien zu quantifizieren, um merkmalbasierte theoretische und datenbasierte Modelle (neu) zu entwickeln, die eine genaue Prognose zu Veränderungen in Plankton-Nahrungsnetzen und somit von Ökosystemprozessen und -dienstleistungen über Umweltgradienten in Raum und Zeit ermöglichen. Dieses Projekt beinhaltet drei miteinander verbundene Arbeitspakete: 1) Anwendung neuer Methoden für In-situ-Monitoring, 2) Datenanalyse (Erforschung von Mustern, Hypothesenüberprüfung und Analyse von Einflussfaktoren), und 3) merkmalbasierte Modellierung (Entwicklung und Überprüfung von Theorien, Prognosen über Raum und Zeit). Dieses Projekt wird Unterwasseraufnahmen als neues Werkzeug für Forschung und routinemäßiges Monitoring evaluieren. Durch die gewonnenen Daten werden wir mittels merkmalbasierter Rahmenbedingungen in der Lage sein, Konzepte und Theorien in der Gemeinschaftsökologie zu präzisieren, insbesondere darüber, wie Chemie und Physik sowie die Wechselbeziehungen zwischen den Arten die Dynamik von Phytoplanktongemeinschaften über Zeit und Raum beeinflussen können. Das quantitative Verständnis von Einflussfaktoren und Mechanismen, die in der Gemeinschaft die Struktur und Abundanz steuern, wird uns Prognosen über Veränderungen in der Biodiversität von Plankton über Umweltgradienten und Algenblüten ermöglichen.
Die Auswirkungen von Klimavariabilität und Landbedeckungsänderungen auf die Vernetzung im Boden-Pflanzen-Atmosphären-Kontinuum (SPAC) und auf die ökohydrologische Wasserspeicherung und -verteilung sind nur unzureichend bekannt. Dieses begrenzte Verständnis ist das Ergebnis komplizierter Messungen und ungeeigneter Modellierungstechniken. Dies gilt insbesondere für die komplexen klimatischen und landschaftlichen Gegebenheiten Costa Ricas und ähnlicher tropischer Entwicklungsregionen, die unter dem akuten Druck des globalen Wandels stehen. Wir wollen diese Wissenslücke beheben, indem wir einen gekoppelten, tracergestützten atmosphärisch-ökohydrologischen Modellierungsrahmen entwickeln, um zu bewerten, wie sich veränderte klimatische Bedingungen, Feuchtigkeitsquellen und Landbedeckungsänderungen auf die hydrologische Reaktion in Form von Verdunstungs-, Transpirations- und Abflussflüssen sowie auf die Grundwasserneubildung in einem großen, strategisch wichtigen Einzugsgebiet in Costa Rica auswirken (was Untersuchungen auf mehreren Ebenen ermöglicht). Dieses Projekt zielt darauf ab, zu verstehen, wie klimatische Variabilität und Veränderungen der Landbedeckung die ökohydrologische Wasserverteilung im SPAC beeinflussen und wie sich Prozesse auf lokaler Ebene auf größere Skalen in tropischen Regionen auswirken können. Das vorgestellte neuartige gekoppelte Modellsystem wird die Quantifizierung großräumiger, historischer Landbedeckungsveränderungen und ihre Auswirkungen auf die Wasserverteilung in einem tropischen Testeinzugsgebiet ermöglichen, das über eine Vielzahl bereits vorhandener hydrometeorologischer und Isotopendaten verfügt. Konkret werden wir uns mit den folgenden zwei Forschungsfragen befassen, die sich direkt auf zwei Arbeitsabschnitte beziehen: i) Können wir die ökohydrologische Aufteilung und die Rückkopplungen in einem großen (>1000km2) feuchten tropischen Einzugsgebiet mit Hilfe von Isotopenmessungen innerhalb eines gekoppelten, prozessbasierten ökohydrologischen und regionalen Klimamodellierungsrahmens besser charakterisieren und quantifizieren? ii) Wie werden sich Veränderungen der Landbedeckung (z.B. von Tieflandwäldern zu Ananas-Monokulturen) auf die ökohydrologische Aufteilung auswirken, und wie wird dies die Niederschlagsmuster, die Temperatur, den rückgeführten Feuchtigkeitstransport und die Wasserverfügbarkeit in den feuchten Tropen beeinflussen? Dieses Projekt, das gemeinsam von einem international renommierten Team geleitet wird, hat das Potenzial, unser Wissen darüber zu erweitern, wie das SPAC auf hydrologische Extremsituationen in den feuchten Tropen Zentralamerikas reagiert, um die Resilienz und Regenerationsfähigkeit von Wasserressourcensystemen auf Stressfaktoren wie Dürren zu bewerten.
Städte haben ihre Wurzeln im Untergrund. Hier befinden sich die Fundamente von Gebäuden und ein wesentlicher Anteil der urbanen Infrastruktur. Zugleich dient der Untergrund als Wasserreservoir und als Quelle für erneuerbare Energie. Ein bisher wenig beachtetes Phänomen sind die sogenannten Urbanen Wärmeinseln im Untergrund (UWIU), die sich oft unbemerkt über Jahrzehnte ausbreiten. Sie reichen häufig über das gesamte Stadtgebiet, in dem erheblich höhere Boden- und Grundwassertemperaturen zu finden sind als in der ungestörten, ländlichen Umgebung. Die Ursachen hierfür sind vielfältig und gerade die langfristige Entwicklung von UWIUs ist noch heute ungeklärt. Um Empfehlungen für eine möglichst proaktive Nutzung des städtischen Untergrunds in der Zukunft zu erstellen, gilt es, die treibenden Prozesse und Faktoren zu ergründen, die UWIUs in verschiedenen Städten verursachen. Das Kernthema dieses Projekts ist, erstmalig die thermischen Bedingungen unter zwei chinesischen und deutschen Städten, Nanjing und Köln, zu vergleichen. Die teilnehmenden Wissenschaftler haben weitreichende Erfahrung in der Erforschung von UWIUs in ihren Ländern und in Vorarbeiten bereits eine umfassende Datenbasis von Boden- und Grundwassertemperaturen gesammelt. Kernziel ist es, diese mit einem neuen gemeinsamen Messprogramm zu aktualisieren und aus der vergangenen und aktuellen Entwicklung der beobachteten UWIUs auf die zukünftige Temperaturentwicklung im Untergrund zu schließen. Dies wird erreicht durch ergänzende Laborversuche und umfassende numerische Simulationen, die insbesondere die zeitliche Entwicklung der Landnutzung berücksichtigen. Die Ergebnisse für die Städte in Deutschland und China werden verglichen und so individuell von gemeinsamen Charakteristiken unterschieden. Auf diese Weise werden allgemeingültige Zusammenhänge erschlossen, die sich auch auf weitere weniger erforschte Städte übertragen lassen und dort Prognosen zur zukünftigen UWIU-Entwicklung ermöglichen.
Submariner Grundwasserzustrom (SGD) als Eintragspfad für Wasser und chemische Inhaltsstoffe von Land zum Meer ist ein junges Thema, obwohl seine Bedeutung für Stoffkreisläufe auf globaler Skala mit der von Flüssen gleichzusetzen ist. Trotz dieser Bedeutung beinhalten bisher beschriebene SGD Mengen große Unsicherheiten, entweder weil lokale Punktmessungen auf regionale Skalen extrapoliert wurden oder weil sie auf Modellierungansätzen von regionalen/globalen Stoffflüssen beruhen. Die Unsicherheiten stammen dabei von drei Aspekten: 1) Methoden zur Bestimmung von SGD Mengen unterscheiden sich ohne ihre Relation untereinander zu kennen. Dadurch ist ein methodenübergreifender SGD Mengen Vergleich kaum möglich. 2) SGD Messungen sind zeitlich begrenzte Punktmessungen sind daher nicht generell repräsentativ für Zeit und Raum. 3) SGD Untersuchungen sind meistens disziplinär (entweder marin oder terrestrisch) obwohl weitere Methoden mit gleichen Zielgrößen in anderen Disziplinen existieren. Mit interdisziplinären Untersuchungen würden methodenbezogene Unsicherheiten reduziert. Vor dem Hintergrund des Globalen Wandels, der speziell Küstenregionen betrifft, ist dies essentiell. Das Netzwerk zielt darauf ab, eine Plattform für eine Gruppe von SGD Experten bereit zu stellen, um eine disziplinübergreifende Zusammenarbeit zu initiieren und intensivieren. Durch eine interdisziplinäre Validierung strebt das Netzwerk ebenfalls die Verbesserung individueller Methoden an und einen direkten Vergleich zwischen terrestrischen und marinen Methoden. Letztendlich wird das Netzwerk einen interdisziplinären Methodenkatalog erstellen, der optimale Methodenkombinationen beider Disziplinen für qualitative und quantitative SGD Untersuchungen herausstellt und der die Basis für zukünftige SGD Forschung darstellt. Um diese Ziele zu erreichen wird das Netzwerk um regelmäßige Treffen aufgebaut, von denen vier vis-a-vis Treffen sind. Das erste und letzte sind ein Kick-off und Ergebnis Treffen. Das zweite und dritte dienen dazu ein Methodenvergleichsexperiment in der litoralen Bucht von Königshafen, Sylt durchzuführen. Während des Experimentes wird das interdisziplinäre Netzwerk alle verfügbaren quantitativen und qualitativen Methoden aus beiden Disziplinen zum ersten Man an einem Ort und zur gleichen Zeit anwenden. Im Ergebnis wird das Vorgehen junge und erfahrene Wissenschaftler von allen SGD-relevanten marinen und terrestrischen Disziplinen zusammenbringen. Es wird zudem dazu beitragen, den SGD-Wissensstand aller Teilnehmer zu erweitern, und verleiht der nächsten Generation von SGD Wissenschaftlern einen interdisziplinären Blick auf ihre Forschung. Zudem wird der Methodenvergleich Datensätze erzeugen, die in ihrem Umfang und interdisziplinären Natur einmalig sind und die in internationalen peer-reviewed und Open-Access Journalen veröffentlicht werden. Zudem werden wir den detaillierten SGD Methodenkatalog als Buch analog zu dem GEOTRACES CookBook erstellen und veröffentlichen.
Arsen-kontaminiertes Grundwasser stellt eine große Gefahr für zig Millionen von Menschen dar, insbesondere in Süd- und Südost-Asien, durch seine Verwendung als Trinkwasser und für die Bewässerung von Reisfeldern. Das Hauptziel dieses Projekts ist es gemeinsam mit Wissenschaftlern der Stanford University die Menge an giftigem Arsen in den beiden wichtigsten Expositionsquellen, Wasser und Reis, zu reduzieren und zu bestimmen wie i) Arsen effizient mit Wasserfiltern aus dem Trinkwasser entfernt und ii) die Arsenaufnahme durch Reis während der Nasskultivierung reduziert werden kann. Im ersten Teilprojekt planen wir in Vietnam zu untersuchen, unter welchen Bedingungen Wasserfilter Arsen effizient entfernen, wie lange die Filter verwendet werden können und ob gesundheits-schädigende Konzentrationen von Nitrate in den Filtern gebildet werden. Wir werden einen visuell sichtbaren Indikator in den Filtern entwickeln, der es der breiten Bevölkerung erlaubt, ohne analytische Verfahren oder besonderen Bildungsstand zu bestimmen, wann die Effizienz des Filters aufgrund der Sättigung mit Arsen verschwindet und das Filtermaterial ersetzt werden muss. Darüber hinaus werden wir untersuchen, wie das Arsen-verschmutzte Filtermaterial ohne weitere Risiken entsorgt werden kann. Im zweiten Teilprojekt werden wir untersuchen, ob die Stimulation von nitrat-reduzierenden, eisenoxidierenden Bakterien in Reisfeldböden die Arsenaufnahme in Reis reduziert durch die Bindung von Arsen an die gebildeten Minerale. Wir werden bestimmen, wie die Zugabe definierter Mengen an Nitrat helfen kann, gleichzeitig die Arsenaufnahme in den Reis und die Emission des Treibhausgases N2O zu minimieren. Dieses Projekt wird für die Bevölkerung in Arsen-betroffenen Ländern praktische Lösungen bieten, um mögliche Schädigungen durch Arsen und Nitrat zu reduzieren und ihre Gesundheit und Lebenssituation zu verbessern.
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.
Ausreichende Verfügbarkeit von Trinkwasser und entsprechende Langzeitplanung sind wesentliche Voraussetzungen für eine nachhaltige Zukunft. Dazu bedarf es verlässlicher Langzeitprognosen des zukünftigen Wasserbedarfs. Stündliche und tägliche Bedarfsprognosen mithilfe von maschinellem Lernen (ML) sind wohletabliert, sofern ausreichend Daten vorhanden sind. Dennoch gibt es einige Herausforderungen. Erstens verfügen viele lokale Wasserversorger lediglich über monatliche Bedarfsdaten. Zweitens ist das System wegen des Klimawandels und wegen sozialer, rechtlicher und wirtschaftlicher Veränderungen instationär. Drittens sind zukünftige Wetter- und Klimabedingungen sowie die genannten Wandelprozesse unsicher. Insgesamt führt dies zu hoch volatilen und unsicheren Szenarien mit begrenzten Daten, was eine große Herausforderung für Modellierung und ML-Methoden darstellt. Dennoch sollten diese Methoden breit in verschiedenen Klima- und Wirtschaftsregionen anwendbar sein, zuverlässige Vorhersagen über Jahrzehnte ermöglichen und für Experten in Planungsbüros handhabbar sein. Dieses Projekt zielt darauf ab, Langzeitprognosen des Wasserbedarfs zu verbessern, indem wir folgende vier Forschungsfragen bearbeiten: Welche ML-Modelle für datenarme Probleme beschreiben den Wasserbedarf am besten, und kann die Modellauswahl automatisiert werden? Welche erklärenden Variablen sind notwendig, und wie sind diese zukünftig verteilt? Wie können wir der variierenden Aussagekraft von Daten in instationären Problemen begegnen? Wie können wir sinnvolle Unsicherheitsintervalle für Risikobewertungen erreichen? Um diese Fragen zu beantworten, werden wir speziell für datenarme Situationen entwickelte ML-Modelle entwickeln, kombinieren und bewerten sowie deren Auswahl automatisieren. Dies umfasst auch die Auswahl der erklärenden Variablen und die Untersuchung ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Wir werden auf zwei Zeitskalen arbeiten: kurzfristig (lokal Wetter) und langfristig (Klima). Für die kurze Zeitskala werden wir statistische Wettergeneratoren verwenden, während wir für die langfristige Skala Langzeit-Wettervorhersagen des DWD unter verschiedenen Klimaszenarien nutzen werden. Da technische, gesellschaftliche oder wirtschaftliche Veränderungen und ihre Auswirkungen auf den Wasserbedarf schwer vorhersehbar und allgemein modellierbar sind, müssen sie als exogene oder festgesetzte Variablen behandelt werden. Sie können die Aussagekraft von Daten, die unter aktuellen Bedingungen erhoben werden, beeinflussen. Daher werden wir Multi-Fidelity-Ansätze entwickeln, die aus kürzeren Zeitreihen größerer räumlicher Gebiete lernen können. Für das Projekt bauen wir auf Vorarbeiten im Bereich des Polynomiellen Chaos und der Gauß-Prozess-Regression auf. Alle Methoden werden open-source verfügbar gemacht, um Transparenz in der Bedarfsvorhersage zu fördern und somit verbesserte Vorhersagen und Entscheidungsunterstützung öffentlich verfügbar zu machen.
Verlässliche Vorhersagen über den Export von organischem Kohlenstoff (OC) bezogen auf den Gletscherabfluss sind sehr begrenzt. Bestehende Studien kombinieren hauptsächlich den OC-Gehalt einzelner Eisproben und Massenbilanzen, um einen mittleren jährlichen OC-Export zu berechnen. Dieser Ansatz berücksichtigt keine potentiellen tages- und jahreszeitlichen Veränderungen und spiegelt daher möglicherweise die gletscherbedingten OC-Exportraten nicht genau wider. Daher ist es wichtig, zeitliche Veränderungen in der Gletscherhydrologie in hoher zeitlicher Auflösung (saisonal, ereignisbezogen, tageszeitlich) zu berücksichtigen und relevante Abflusskomponenten zu berücksichtigen. Dieses Projekt hat das Ziel, den Export von OC aus Gletschern (Konzentration, Zusammensetzung und Bioverfügbarkeit) in hoher zeitlicher Auflösung systematisch zu untersuchen und die biochemische zeitliche Variabilität mit Variationen der hydrologischen Prozesse im Gletscher zu verbinden. Nur durch ein detailliertes Verständnis der Auswirkungen der Hydrologie der Gletscher auf den OC-Export können verlässliche Vorhersagen für die zukünftige Freisetzung von OC durch den Gletscherrückzug gemacht werden. Die Untersuchungen finden am temperierten Gletscher Falljökull (Island) statt, der Teil des Öraefajökull und der Vatnajökull-Eiskappe ist und dessen Eisfront seit 1932 jährlich vermessen wird. Innovative Methoden, wie z.B. maschinelle Lernverfahren, in Kombination mit einer Abflussganglinienseparation, helfen, das zeitliche Zusammenspiel verschiedener Quellgebiete des Gletscherabflusses und dessen tages- und jahreszeitliche Variabilität zu verstehen. Die Verbindung von Prozessverständnis unter Einbeziehung der OC und Abflussdynamik wird die Modellierung des OC-Exports unter Berücksichtigung der OC-Zusammensetzung ermöglichen. Insgesamt werden 972 Eis-, Schnee- und Wasserproben genommen entnommen. Mit einer mobilen Multiparametersonde, die direkt am Gletschertor installiert wird, werden automatisch die Wassertemperatur, elektrischer Leitfähigkeit, Trübung, der Wasserstand und fluoreszierendem DOM im 1h min-Intervall gemessen. Mit modernsten Labormethoden (C/N- und TOC-Analyzer, Picarro) werden BDOC, DOC, POC, optische Eigenschaften (Fluoreszenz, Absorption), Nährstoffe (PO4, NO3, NO2, NH4) und stabile Isotope (18O, 2H) analysiert. Mit dem Einsatz multivariat statistischer Verfahren (z.B. PCA, CCA) sowie Modellen (PARAFAC, SIMMR, LOADest) werden zeitliche Muster, Prozesse und Treiber identifiziert sowie der OC-Export quantifiziert. Diese systematische Untersuchung des OC-Exports wird das aktuelle Prozesswissen über tageszeitliche und saisonale Veränderungen in der Konzentration, Zusammensetzung und Bioverfügbarkeit von glazialem OC wesentlich erweitern. Dadurch kann die (zukünftige) Dynamik des gletscherbedingten OC-Exports aufgrund von klimawandelbedingten Variationen in Gletscherschmelzprozessen zuverlässig vorgesagt werden.
Protisten (eukaryotische Mikroorganismen) erfüllen wichtige ökologische Funktionen, sie sind die dominierenden Primärproduzenten in Gewässern und die wichtigsten Konsumenten von Bakterien und damit von zentraler Bedeutung für aquatische Nahrungsnetze. Die Diversität von Protisten ist enorm, ihre Verteilungsmuster sind dagegen nicht gut verstanden. Während einige Taxa offensichtlich global verteilt sind, sind einige andere Taxa endemisch. Es ist aber höchst umstritten, inwieweit die für höhere Organismen beobachteten Verbreitungsmuster auf Protisten übertragbar sind. Die nacheiszeitliche Biogeographie Europas ist ideal für die Prüfung der Verallgemeinerbarkeit solcher biogeographischer Muster. Hochdurchsatzsequenzierung erlaubt jetzt die Analyse großräumiger Diversitätsmuster. In diesem Projekt werden wir die Verteilung von Protisten in europäischen Binnengewässern im Hinblick auf die postglazialen Verteilungsmuster von Makroorganismen untersuchen. Wir werden die Variation der Protistendiversität in aquatischen Ökosystemen auf der Basis von Planktonproben von 250 europäischen Seen einschließlich Seen aus Spanien, Frankreich, Italien, Schweiz, Österreich, Rumänien, Ungarn, der Tschechischen Republik, der Slowakei, Polen, Schweden, Norwegen, Griechenland, Kroatien und Bulgarien untersuchen. Wir werden die räumliche Analyse durch saisonale Analyse ausgewählter Seen innerhalb eines zentraleuropäischen Gradienten ergänzen, um räumliche von zeitlichen Mustern zu trennen. Das Projekt wird die Biogeographie, die Phylogeographie und die Diversität der Protisten in europäischen Süßwasserseen auf der Gemeinschaftsebene analysieren basierend auf Hochdurchsatzsequenzierung der molekularen Diversität. Insgesamt wird das Projekt die Gültigkeit allgemeiner biologischer Theorien für mikrobielle Eukaryoten testen.
Es werden im Rahmen des Projektes anthropogen induzierte Folgen von Landnutzungsänderungen und der Industrialisierung auf die Morphodynamik von Fließgewässern anhand von Beispielen aus dem Rureinzugsgebiet untersucht. Die Rur ist ein 165 km langer Fluss mit einer Einzugsgebietsgröße von 2340 km2 in Nordrhein-Westfalen und verbindet ein heute überwiegend bewaldetes Mittelgebirge mit einer Quellregion in einer Höhe von 660 m mit einem agrarisch geprägten Tiefland zwischen 200 und 30 m NHN. Wie in vielen anderen Flusssystemen Mitteleuropas sorgten anthropogene Eingriffe für erhebliche Veränderungen der Naturräume und der fluvialen Systeme. Im Einzugsgebiet der Rur wurden die Rur selbst, aber auch ihre Zuflüsse erheblich durch Siedlungsausdehnung, Mühlenbau, Rodungen, Bergbau, Industrieeinleitungen, Talsperrenbau, Wiederaufforstungen, Flurbereinigungen und Naturschutzmaßnahmen (u.a. Nationalpark Eifel) geprägt. Ziel des Projektes ist es, die unterschiedlichen Einflüsse und deren jeweiligen Folgen für die fluvialen Systeme in verschiedenen Zeitabschnitten (u.a. Mittelalter, Neuzeit, heute und Zukunft) mittels geowissenschaftlicher und ingenieurwissenschaftlicher Methoden zu untersuchen. Dies beinhaltet u.a. Kartierungen, Beprobungen fluviale Sedimente, sedimentologische und geochemische Analysen, 14C und 137Cs Datierungen sowie numerische Modellierungen von Fließgewässern und deren Auen einschließlich der Talsperren. Ein besonderer Fokus liegt neben den unterschiedlichen anthropogenen Eingriffen auf den natürlichen Einflüssen und dem Vergleich der fluvialen Dynamik im Mittelgebirge und im Tiefland. Dieser interdisziplinäre Ansatz soll ein möglichst umfassendes Bild des anthropogenen sowie natürlichen Einflusses und seinen Folgen auf das Einzugsgebiet der Rur in der Vergangenheit, Gegenwart und in der Zukunft vermitteln.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 836 |
| Kommune | 10 |
| 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 | 732 |
| Luft | 530 |
| Mensch und Umwelt | 836 |
| Wasser | 821 |
| Weitere | 836 |