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Fließgewässermessstelle obh. Neunkirchen, Strbr. b. Grünhof, oh KA FOELTZ22, Ölschnitz

Die Messstelle obh. Neunkirchen, Strbr. b. Grünhof, oh KA FOELTZ22 (Messstellen-Nr: 14135) befindet sich im Gewässer Ölschnitz in Bayern. Die Messstelle dient der Überwachung des biologischen Zustands, des chemischen Zustands, des Grundwasserstands im oberen Grundwasserstockwerk.

Modelling nutrient acquisition from the sub-soil for different crops with specific consideration of bio-pores (NutrAcMod)

The importance of nutrient supply from the sub-soil for crop growth is not well understood and may vary depending on bio-pores, nutrient turnover rates and the crop specific root systems. Simulation modelling provides a means to consider the complexity of the processes involved to describe the nutrient dynamics of the plant-soil system in an integrated way. However, approaches that describe the dynamics of phosphorus and potassium in combination with soil water, soil carbon and nitrogen and specifically consider the sub-soil and the bio-pores herein are scarce. Accordingly, the main objective of SP 10 is to develop a field-scale cropping system model which describes nutrient (emphasis in the 1st phase of the project is on phosphorus) mobilization and nutrient fluxes from the sub-soil to the crops considering soil nutrient pools, the bio-pore system and the crop nutrient demand. A two step approach is followed in which results from controlled experiments on soil cores will be used to develop detailed process models of root development and nutrient acquisition. These are the basis for deriving simplified algorithms to be used in a cropping system model for the field scale. The latter model will be applied to assess, after thorough validation with data from long-term experiments, the contribution of nutrients from the sub-soil and bio-pores to the growth of different crops. The sub-project combines modelling activities with experimental measurements and has a strong integrating role within the collaborative project.

Veraenderung des Grundwassers durch Injektionsarbeiten bei der U-Bahnlinie U 8/1

Im Zuge des U-Bahn-Baues werden zur Unterfangung von Gebaeuden Injektionen vorgenommen. Diese Injektionsmittel enthalten starke Laugen und organische Haerter. Untersucht wird der Einfluss dieser chemischen Mittel auf das Grundwasser. Es werden regelmaessig Grundwasserproben in der Naehe und in weiteren Abstaenden von den Injektionsstellen gezogen und untersucht. Untersucht werden: BSB 5, (=Biochemischer Sauerstoffbedarf), Chlorid CSB (= Chemischer Sauerstoffbedarf), Kaliumpermanganatverbrauch, pH-Wert, Abdampfrueckstand, Sauerstoffgehalt, teilweisem- und p-Wert, Leitfaehigkeit, Sulfatgehalt, Gesamthaerte, Karbonathaerte, Calcium, Magnesium, Ammonium, Nitrat, Phosphat und bei besonderem Verdacht weitere Kennwerte.

Grundwassermessstelle GRAIN,

Die Messstelle GRAIN (Messstellen-Nr: 2159, Bayern) dient der Überwachung des Grundwasserstands in tieferen Grundwasserstockwerken, des biologischen Zustands, des chemischen Zustands.

Grundwassermessstelle Neunaigen,

Die Messstelle Neunaigen (Messstellen-Nr: 2147, Bayern) dient der Überwachung des Grundwasserstands im oberen Grundwasserstockwerk, des biologischen Zustands, des chemischen Zustands.

Auswirkungen erhoehter 'organic matter' Gehalte auf ein Fliessgewaesseroekosystem - Untersuchungen am Beispiel eines praealpinen Moorbaches

Problemstellung: Moorassoziierte Fliessgewaesser erhalten aus den benachbarten, organisch gepraegten Lebensraeumen einen erheblichen Stoff- und Energieeintrag, dabei spielen vor allem Huminstoffe ein quantitativ bedeutende Rolle. Zielsetzung: Fuer die Haidgauer Ach im Wurzacher Ried (Lkr. Ravensburg) wurde exemplarisch untersucht, inwieweit sich dieser Eintrag auf Limnochemie und die Makrozoobenthoszoenose des Gewaessers auswirkt. Die limnochemischen Untersuchungen erfassten Menge und Dynamik der eingetragenen organic matter Frachten und deren Quellen. Das Zoobenthos wurde quantitativ auf zoenotischer Ebene sowie auf der Ebene einzelner biomassebestimmender Populationen durchgefuehrt. Um direkte Auswirkungen geloester organischer Stoffe auf aquatische Evertebraten zu hinterfragen, wurden ionenregulative Epithelien nach Exposition unter experimentellen Bedingungen mit dem Elektronenmikroskop untersucht. Die Ergebnisse belegen einen potamalisierenden Effekt der 'organic matter' Eintraege. Innerhalb der Zoenose traten zusaetzliche graduelle Verschiebungen auf, die beispielsweise auf die hohe Mobilisierung der organischen Partikel oder die Reduktion der Bioverfuegbarkeit von Calcium durch die geloesten organischen Stoffe zurueckzufuehren waren. Erste Ergebnisse zur Auswirkung der erhoehten Huminstoffgehalte auf subzellulaerer Ebene ergaben, dass Chloridzellen von Koecherfliegenlarven bei hohen Huminstoffgehalten vergroesserte Bereiche mit glattem endoplasmatischen Retikulum aufweisen. Diese Veraenderungen in der Ultrastruktur deuten damit einen moeglicherweise toxischen Effekt von Huminstoffen unter neutralen Bedingungen an, der zu einer Anpassungsreaktion auf zellulaerem Niveau fuehrt. Stand der Arbeit: Datenerhebung und experimentelle Versuche abgeschlossen, statistische Auswertung der Daten und Texterstellung laeuft.

Qualifikation und Erprobung einer Sensorsystemlösung zur bedarfsgerechten Düngung in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, Teilprojekt D

Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um dem rechtlichen Rahmen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systemen auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderung erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der dafür nötigen Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.

Qualifikation und Erprobung einer Sensorsystemlösung zur bedarfsgerechten Düngung in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, Teilprojekt B

Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um den rechtlichen Rahmenbedingungen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systems (Nahinfrarot) auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderungen erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.

Qualifikation und Erprobung einer Sensorsystemlösung zur bedarfsgerechten Düngung in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, Teilprojekt C

Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um den rechtlichen Rahmenbedingungen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systems (Nahinfrarot) auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderungen erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.

Qualifikation und Erprobung einer Sensorsystemlösung zur bedarfsgerechten Düngung in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, Teilprojekt E

Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um den rechtlichen Rahmenbedingungen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systems (Nahinfrarot) auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderungen erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.

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