Ziel des Projektes B02 ist, die Wechselwirkungen zwischen physikalischen, biogeochemischen und biologischen Einflüssen auf Transport, Sedimentation und Verteilung von MP in stehenden Gewässern zu verstehen. Neben Faktoren, die die Eigenschaften der Wassersäule definieren, wie z. B. Wasserchemismus, Turbulenzen, Dichtegradienten, Schichtung und Schwebstoffgehalt wird auch der Einfluss der physikalisch-chemischen Eigenschaften von definiertem Modell-MP während des Aufenthaltes in der Wassersäule (Partikelgröße, Kunststofftyp, Form, Oberflächenchemismus), die mikrobielle Besiedlung und Biofilmbildung sowie der organismische Transport von MP in der Wassersäule untersucht um deren Einfluss auf das Transportverhalten von MP zu verstehen. Diese Kombination aus modellhaften Labor-, und kontrollierten Mesokosmenstudien sowie hydrodynamischer Modellierung wird ein wissenschaftlich fundiertes Verständnis des MP-Transports in stehenden Gewässern ermöglichen.
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.
Geothermalwässer sind eine der wichtigsten Quellen im geochemischen Arsen-Kreislauf. Untersuchungen konzentrieren sich häufig auf Arsenit und Arsenat, die sich nach dem Austritt aus Geothermalquellen weit ausbreiten und z.B. die Qualität von Trinkwasser-Aquiferen negativ beeinflussen können. Erst kürzlich wurde gezeigt, dass nicht Arsenit und Arsenat, sondern Thioarsenate (AsVSnO4-n3-; n = 1 - 4), die sich aus Arsenit und reduziertem Schwefel bilden, die häufigsten Arsenspezies an Geothermalquellen sind. Allerdings ist deren Ausbreitung durch Reaktivität gegenüber Sauerstoff begrenzt. Für das vorliegende Projekt postulieren wir, dass Methylierung ein viel häufigerer Prozess an Geothermalquellen ist als bisher angenommen und dass methylthiolierte Arsenate signifikanten Anteil am Gesamtarsengehalt haben, v.a. bei leicht saurem pH und hohen Gehalten an Sulfid und gelöstem organischem Kohlenstoff. Wir postulieren weiter, dass methylthiolierte Arsenate im Vergleich zu anorganischen Thioarsenaten geringere abiotische und mikrobielle Umwandlungen zeigen und im Vergleich zu Arsenit und Arsenat geringere und langsamere Sorption an Eisenminerale und organische Substanz. All dies würde zu einem potentiell hohen Austrag aus Geothermalgebieten führen. Um unsere Hypothesen zu testen, werden wir an zwei Geothermalgebieten in China (Rehai, Yunnan und Daggyai, Tibet) Arsenspezies an den Quellen bestimmen und ihre Umwandlung entlang der natürlichen Abflusskanäle sowie in on-site Inkubationsstudien verfolgen. Wir werden dabei auch klären, welche anderen abiotischen oder biotischen Faktoren zur Arsenspeziesumwandlung beitragen. Im Labor werden wir methylthiolierte Arsenate synthetisieren und ihre Bildung und Stabilität unter verschiedenen S/As Verhältnissen, Temperaturen, pH und in Anwesenheit von Oxidationsmitteln untersuchen. Desweiteren werden wir Ausmaß und Kinetik von Sorption an häufig vorkommenden Eisenmineralen (Ferrihydrit, Goethit, Mackinawit, Pyrit) und an einer organischen Modelsubstanz untersuchen. Um natürliche Bedingungen besser abzubilden, werden wir das Sorptionspotential für methylthiolierte Arsenate auch an natürlichen Sedimenten von Geothermalquellen und ihren Abflusskanälen bestimmen. Das Projekt wird in enger Zusammenarbeit zwischen Prof. Dr. Britta Planer-Friedrich (Deutschland), Expertin für Thioarsenchemie und -analytik, und Prof. Dr. Qinghai Guo (China), Experte für Geothermalwasserchemie, durchgeführt. Die Zusammenarbeit schliesst gemeinsam betreute Promotions- und Masterarbeiten ein, gemeinsame Geländearbeiten in China und Laborarbeiten in Deutschland, ein kickoff meeting in Deutschland sowie ein Abschlusstreffen in China. Das übergeordnete Ziel des Projekts ist es, ein neues Modell für die Bildung, den Transport und die Umwandlung von Arsenspezies in Geothermalgebieten zu entwickeln sowie das mögliche Vorkommen von methylthiolierten Arsenaten auch für andere natürliche Systeme vorhersagen zu können.
Beim Stofftransport in heterogenen porösen Medien unterscheidet sich die Spreizung einer Stoffwolke, die ihre zunehmende Ungleichförmigkeit misst, von der Mischung, die den Stoffaustausch der Wolke mit ihrer Umgebung quantifiziert. Der erste Prozess geht dem zweiten voraus, aber nur der zweite ermöglicht durchmischungskontrollierte Reaktionen. Es fehlen Theorien, die sowohl die großskalige nicht-Ficksche Spreizung als auch die Mischung gut beschreiben. Die bestehenden Theorien geben auch keine praktischen Hinweise, welche großskaligen konservativen Transportexperimente geeignet sind, um die Mischung zu quantifizieren. Das Projekt nützt aus, dass die kinematische Verformung von Wasserpaketen in heterogenen porösen Medien vollständig umkehrbar ist, wohingegen die diffusive Vermischung irreversibel ist. Die Wechselwirkung zwischen Deformation und kleinskaliger Mischung beim Stofftransport in solchen Medien bewirkt eine partielle Umkehrbarkeit der Spreizung: Nach einer Flussumkehr nimmt die räumliche Ausdehnung einer Stoffwolke ab, erreicht aber nicht den ursprünglichen Ausgangszustand. Das Projekt analysiert zweite Zentralmomente von Stoffwolken (, deren halbe zeitliche Veränderung Dispersionskoeffizienten definieren,) in heterogenen porösen Medien mit makroskopisch gleichförmiger Strömung, die umgekehrt wird. Der irreversible Anteil der Dispersion nach gleicher Zeit der Vorwärts- und Rückwärtsbewegung wird als Maß für die Mischung angenommen. In nicht-radialen “push-pull” Experimenten wird die Varianz der Durchbruchskurve der zurückkommenden Stoffwolke im Zugabe/Entnahme-Querschnitt betrachtet. Die Untersuchungen umfassen Particle-Tracking Random-Walk Simulationen in 3-D virtuellen Medien, stochastische Störungsmethoden für die theoretische Analyse räumlicher Momente, einen neuen korrelierten Continuous-Time Random-Walk Ansatz mit Erinnerung vorangegangener Schritte und zufälligem Austausch mit dem Mittelwert für die Analyse zeitlicher Momente sowie Tracerexperimente in einem ca. 2m × 1m quasi 2-D Versuchsbehälter mit Fluiden, die den gleichen Brechungsindex wie Glas haben, um die Detektion mittels Lichttransmission zu optimieren. Die Experimente erfassen auch die Durchbruchskurven der zurückkehrenden Tracer. Es wird vermutet, dass die lineare stochastische Theorie die Ensemble- und effektiven Momente bei kleiner Heterogenität gut vorhersagen. Die Erhöhung der inversen Péclet-Zahl, der Stärke der Heterogenität und der Anisotropie sollte den irreversiblen Anteil der Dispersion erhöhen. Es wird erwartet, dass die zweiten Zentralmomente nach Strömungsumkehr abnehmen und wieder zunehmen, bevor die Ausgangsposition der Wolke erreicht wird. Die Schrumpfungszeit und der reversible Anteil der Ensemble-Dispersion sollte mit der lokalen Péclet-Zahl skalieren. Das Projekt entwickelt neue theoretische und experimentelle Ansätze um Spreizung von Mischung in heterogenen porösen Medien zu unterscheiden, was das Verhalten reaktiver Stoffe kontrollieren kann.
Enhanced Geothermal Systems (EGS) zielen darauf ab, die in der Erdkruste gespeicherte Wärme durch zirkulierende Flüssigkeiten zwischen Injektions- und Produktionsbohrlöchern zu extrahieren. Ideale Bedingungen finden sich typischerweise in Formationen in einer Tiefe von 2 bis 5 km, in denen die Durchflussrate für kommerzielle geothermische Anlagen nicht ausreicht und in denen die Temperaturen hoch sind (d. H. >> 100 ° C). Daher ist die Hochdruck-Flüssigkeitsinjektion, die als hydraulische Stimulation bekannt ist, eine allgemein angewandte Technik, um ein verbundenes Bruchnetzwerk zu erzeugen, das die Flüssigkeitszirkulation erleichtert. Die hydraulische Stimulation geht typischerweise mit einer induzierten Seismizität einher, die von der Öffentlichkeit wahrgenommen werden kann und sogar Schäden verursacht. Das Ziel dieses Projekts ist es, ein grundlegendes Verständnis der induzierten Seismizität in gebrochenen Gesteinen zu vermitteln, das die Fähigkeit verbessert, das seismische Risiko vorherzusagen und zu kontrollieren. Dieses Projekt geht von der Hypothese aus, dass die Seismizität gemeinsam durch die Bruchnetzgeometrie und die aktivierten thermo-hydromechanischen (THM) Prozesse in geologischen Systemen gesteuert wird. Wir werden Discrete Fracture Networks (DFN) anwenden, um die strukturellen Diskontinuitäten darzustellen und die THM-Prozesse mit hoher Auflösung zu modellieren. Dieses Projekt verwendet die Datensätze aus kleinen (Dekameter-) Stimulationsexperimenten am Grimsel-Teststandort in der Schweiz und modernste numerische Modelle, um Folgendes zu erreichen: 1) Testen Sie die Wirksamkeit hochauflösender Modelle zur Erfassung der seismische, hydraulische und mechanische Prozesse, die mit kleinen Experimenten beobachtet wurden; 2) Verknüpfung der geometrischen Attribute eines Bruchnetzwerks (wie Intensität, Konnektivität, Länge und räumliche Verteilung) mit der räumlichen, zeitlichen und Größenverteilung der induzierten Seismizität; 3) ein neuartiges Prognosemodell für die maximal mögliche Größe vorschlagen und testen, das die gemeinsamen Auswirkungen von Multiphysikprozessen berücksichtigt, die unter standortspezifischen geologischen Bedingungen und Betriebsbedingungen dominieren; 4) Bewertung der Hochskalierung der hochauflösenden DFN-Modelle im kleinen Maßstab (Dekameter), um die Experimente im Reservoir-Maßstab (Kilometer) zu simulieren. Dieses Forschungsprojekt ist neu in der Behandlung der durch Injektion induzierten Seismizität durch hochauflösende physikbasierte Modelle und hochwertige Datensätze, die aus einzigartigen In-situ-Experimenten abgeleitet wurden. Die vorgeschlagene Forschung hat erhebliche Auswirkungen auf die Förderung der Übergangspolitik hin zu einer Versorgung mit erneuerbaren Energien und trägt dazu bei, unser Wissen über die Auslösemechanismen induzierter Erdbeben zu erweitern.
Die Modellierung hydro-morphodynamischer Prozesse in Flussökosystemen steht vor der Herausforderung, komplexe, dynamische und hochvariable Systeme durch vereinfachende Hypothesen abzubilden. Von Experten aufgestellte Hypothesen führen in hydo-morphodynamischen Modellen über große räumlich-zeitliche Skalen, z. B. für die Analyse von Klimawandelszenarien, zu großen Unsicherheiten. Eingangsdaten, die für die Modellierung der Hydromorphodynamik benötigt werden, beinhalten Informationen über Ökosystemcharakteristika, wie z. B. Sedimentkorngröße und Topographie. Jeder Eingangsdatensatz hat jedoch zeitliche und räumliche Grenzen bzw. Lücken und involviert zusätzliche Unsicherheit. In Summe beinhaltet jedes Modellierungsverfahren eine Kette von Datenerfassungs- und Datenverarbeitungsmethoden mit erheblichen Vereinfachungen komplexer Systeme, die zu verschiedenen Arten von Unsicherheiten führen. Die Modellierungsschritte (und ihre Schwächen) stellen deshalb wesentliche Forschungsherausforderungen hinsichtlich der Unsicherheitsquantifizierung für anspruchsvolle hydro-morphodynamische Modelle dar. Darüber hinaus ist die Auswahl mehrdimensionaler hydro-morphodynamischer Modellierungskonzepte eine Herausforderung, da zwischen einer Vielzahl von Modellierungsansätzen sinnvolle Varianten kombiniert werden müssen. Zur Verringerung der dabei involvierten Unsicherheiten können rigorose und statistische Methoden zur Modellauswahl, Kalibrierung und Justierung eingesetzt werden. Um hydro-morphodynamische Modellierungsherausforderungen mit realistischem Rechenaufwand anzugehen, schlägt dieses Projekt einen Ansatz basierend auf maschinellem Lernen vor. Die zu entwickelnden Methoden verwenden Bayes'sche Inferenz, Informationstheorie und aktive Lernmethoden, um nicht lineare hydro-morphodynamische Modelle zu emulieren. Der vorgeschlagene Ansatz berücksichtigt lückenhafte Messdaten "(dünnbesetzte Matrizen)" und zielt darauf ab, rechenintensive Simulationen deutlich zu beschleunigen. Der Lösungsweg für die Modellierungsherausforderungen impliziert die Entwicklung (1) einer hybriden Modellierungskette für deterministische Modellierungen, (2) eines Surrogat-Emulators, der auf stochastischen Ansätzen und der Informationstheorie basiert, (3) stochastischer Routinen für Modellauswahl, -kalibrierung und -Justierung sowie (4) eines Transferkonzepts auf reale Systeme. Dieses Projekt wird hydro-morphodynamische Modellierungen von subjektiven, deterministischen Arbeitsabläufen zu hochentwickelten, stochastisch optimierten und objektiv-transparenten Algorithmen weiterentwickeln.
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.
Die Intensivierung der Landwirtschaft und insbesondere der Einsatz von Düngemitteln ist der Schlüssel zur Ernährungssicherung einer wachsenden Weltbevölkerung. Der im Dünger enthaltene Stickstoff geht jedoch nicht nur in die pflanzliche Biomasse ein und wird schließlich geerntet, sondern wird auch als reaktiver Stickstoff (Nr) über verschiedene gasförmige und hydrologische Pfade in die Umwelt abgegeben. Dies führt zu gravierenden Umweltproblemen wie Eutrophierung, Treibhausgasemissionen oder Grundwasserverschmutzung. Wir gehen davon aus, dass wissenschaftlich fundierte Stickstoffminderungsstrategien es ermöglichen, die N2O- und NH3-Emissionen zu reduzieren und die NO3-Einträge in die Gewässer zu verringern, während die Erträge erhalten bleiben. Ziel des MINCA-Projekts ist daher die Etablierung eines gekoppelten, prozessbasierten hydro-biogeochemischen Modells zur Identifizierung von Feldbewirtschaftungsstrategien zu nutzen, die es ermöglichen, den Nr-Überschuss zu reduzieren und damit die N-Belastung in landwirtschaftlich dominierten Landschaften zu mindern. Unser besonderes Interesse gilt den Nr-Umwandlungsmechanismen an den Schnittstellen von Feldern, Grundwasser, Uferzone und Bächen. Um das derzeit begrenzte Verständnisses der zeitlichen und räumlichen hydro-biogeochemischen Flüsse bei der Nr-Transformation in der Landschaft zu überwinden, werden wir innovative Feldexperimente mit einem prozessbasierten Modellierungsansatz kombinieren. Der N-Zyklus in hydro-biogeochemischen Modellen ist jedoch komplex und die Validierung der zugrunde liegenden Prozesse datenintensiv. Die Messungen werden daher auf vier verschiedenen landwirtschaftlichen-, einem Grünland- und einem Waldgebiet durchgeführt. MINCA besteht aus vier eng miteinander verbundenen Arbeitspaketen (WP). In WP1 werden bereits laufende Messung der Wasser- und Stickstoffflüsse im Vollnkirchener Bach Studiengebiet beschrieben. Die bereits relativ umfangreichen kontinuierlichen Messungen, z.B. N2O-Emissionen, Bodenfeuchte, Abfluss und Gewässerqualität, sollen durch weitere Messungen wie NO3-Auswaschung und -Konzentrationen, saisonale Blattflächenindices, Erträge, Biomasse und deren C- und N-Gehalt ergänzt werden. Zusätzlich werden 15N2O und 15NO3 Isotopomer in Feldkampagnen gemessen. Komplexe Messungen für Modellversuche in WP1, modellbasierte hochskalierungs-Methoden im Rahmen von WP2 und Parameterreduktion, Unsicherheitsanalyse und Prozessplausibilitätsprüfung von WP3 erlauben es uns zu erkennen, wann und wo N-Belastung in der Landschaft auftreten. Dieses vertiefte Wissen wird die Grundlage für die Entwicklung von wissenschaftlich fundierten Mitigationsszenarien im WP4 bilden. Das gekoppelte Modell wird im Echtzeit-Modus ausgeführt, um die vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft erstrebten Zielwerte von reduziertem Nr-Überschuss zu erreichen. Maßgeschneiderte in-situ-Experimente zu N2O-Emissionen und NO3-Auswaschung werden die Wirksamkeit des Minderungspotenzials aufzeigen.
Gewässerrenaturierungsprojekte zielten bisher hauptsächlich darauf ab, natürliche lokale Habitatbedingungen wiederherzustellen und dadurch die Biodiversität zu erhöhen. Dieser habitatbasierte Ansatz auf lokaler Ebene vernachlässigt den starken Einfluss von großräumigen Umweltfaktoren. Außerdem sind die gesellschaftlichen Bedürfnisse und der Nutzen von Renaturierungen bislang kaum untersucht und ihre Beziehung zum lokalen und regionalen Umweltkontext unklar. In letzter Zeit wurden Konzepte zu den relevanten räumlichen Skalen für die Gewässerrenaturierung entwickelt, diese wurden aber noch nicht an großen Datensätzen getestet. Das COSAR-Projekt untersucht den Einfluss des gegenwärtigen und historischen räumlichen Kontextes von Renaturierungsprojekten auf die ökologischen und gesellschaftlichen Renaturierungsergebnisse. Die Projektpartner kombinieren ihre vorhandenen ökologischen Monitoringdaten von 200 Restaurierungsprojekten aus Mittel- und Nordeuropa. Zusätzlich werden Social-Media-Posts von renaturierten Standorten analysiert, um Rückschlüsse auf Ökosystemleistungen und die Interaktion der Menschen mit renaturierten Standorten zu ziehen. Das Projekt besteht aus drei Arbeitsschritten. Erstens definieren und quantifizieren wir ökologische und gesellschaftliche Indikatoren für den Erfolg von Renaturierungen und untersuchen ihre Synergien und Zielkonflikte. Zweitens kontextualisieren wir die ökologischen und gesellschaftlichen Restaurierungsergebnisse mit biotischen und abiotischen Umwelt- und sozioökonomischen Daten auf verschiedenen räumlichen Skalen, um die relevanten Treiber und Skalen zu identifizieren, die den Renaturierungserfolg fördern oder verhindern. In diesen Analysen berücksichtigen wir auch historische Umweltbedingungen. Drittens entwickeln und verbreiten wir ein interaktives Online-Werkzeug, das während der Restaurierungsplanung genutzt werden kann, um das in den ersten beiden Stufen gewonnene Wissen auf eigene Restaurierungsszenarien anzuwenden. Zusätzlich stellen wir Faktenblätter zur Verfügung und zeigen Best-Practice-Beispiele für die Renaturierungsplanung auf. Wir wenden einen transdisziplinären Ansatz an und legen großen Wert auf die Einbindung von Stakeholdern in allen Projektphasen. Diese Stakeholder vertreten verschiedene Interessengruppen aus allen am Projekt beteiligten Nationalitäten. Sie helfen bei der Identifizierung der relevanten Erfolgsindikatoren, gestalten den Fokus der Kontextanalysen, geben Ratschläge, um die Relevanz und Benutzerfreundlichkeit der Projektergebnisse sicherzustellen und fungieren als Botschafter bei der Verbreitung der Projektergebnisse. Mit diesem Projektdesign stellen wir neues Wissen und Werkzeuge zur Verfügung, um den ökologischen und gesellschaftlichen Nutzen von Renaturierungsprojekten zu fördern, die Planung vielversprechender Renaturierungsprojekte zu erleichtern um die Ziele der Wasserrahmenrichtlinie und die Sustainable Development Goals 3, 6, 14 &15 zu erreichen.
A2.1 Ökohydrologische Flüsse und Prozesse in einem Mischwald-Ökosystem. Wir wollen die Wasser- und Kohlenstoffflüsse in heterogenen Baumbeständen und deren Auswirkung auf die räumlichen Muster der Bodenwasserflüsse analysieren. Dazu untersuchen wir ökohydrologische Prozesse, die Dynamik der Wasseraufnahme durch die Wurzeln, den Saftfluss der Bäume sowie den Zuckertransport im Phloem und dessen Kohlenstoffisotope. Weiterhin analysieren wir die Rückkopplungen auf die räumlich-zeitliche Variabilität und Heterogenität der Bodenfeuchte und deren Einfluss auf die Wassernutzungseffizienz der Bäume und den Zuckertransport im Phloem. A2.2 In-situ Flow-MRI und NMR zur Messung des Wasser- und Phloemzuckertransport. Wir entwickeln eine völlig neuartige Methodik mit kompakten Magnetresonanztomographie (MRT)- / Kernspinresonanz (NMR)- Sensoren, die auf Permanentmagneten basieren. Diese ermöglichen die In-situ-Bildgebung der H2O-Flüsse an Zweigen, ohne diese zu beeinträchtigen, sowie die NMR-Analyse der Wasser- und Phloem-Saftflüsse. Kontinuierliche In-situ-NMR-Messungen des Phloemsaftes erlauben eine neue Dimension der Quantifizierung des integrierten Kohlenstofftransports in Bäumen.
| 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 | 820 |
| Lebewesen und Lebensräume | 733 |
| Luft | 531 |
| Mensch und Umwelt | 836 |
| Wasser | 822 |
| Weitere | 836 |