In January 2024 a river flood by the Elbe and Weser resulted in very high discharge of freshwater into the German Bight. To follow this river, plume the RV Mya II cruised from Sylt and between Helgoland, Cuxhaven, Büsum. All instruments were set up in the MOSES laboratory container. Standard hydrographic parameters were determined with a pocket ferrybox running with ship's surface water supply. In addition, dissolved methane was determined continuously. We used a degassing unit which was using surface water from the ship's water supply. The gas mixture was subsequently analysed with a Greenhouse Gas Analyzer from LosGatos. Conversion to methane concentration was performed with water samples, from which the methane content was determined with gas chromatography. Atmospheric methane concentrations were obtained from the ICOS-station Helgoland. Wind speed was obtained from the ships meteorological system. The diffusive flux was calculated as outlined in the additional meta data description.
Methan (CH4) ist, neben CO2 das zweitwichtigste Treibhausgas (GHG). Die aktuelle atmosphärische Methankonzentration steigt seit 2007, vermutlich aufgrund von anthropogenem Einfluss bedingt durch intensivierte landwirtschaftliche Lebensmittelproduktion, stark an. Eine wichtige Aufgabe wird es zukünftig sein, die heutige Intensität der Landwirtschaft produktiv, aber auch gleichzeitig klimaneutral zu gestalten um dem Lebensmittelbedarf einer wachsenden Weltbevölkerung zu entsprechen. Zwei fundamental unterschiedliche Gruppen von Prokaryoten sind für den CH4 Umsatz in Böden verantwortlich. Methanotrophe Bakterien (MOB) wirken durch die Oxidation von atmosphärischem CH4, und von CH4, das durch methanogene Archaea im Boden produziert wurde bevor es die Atmosphäre erreicht, als biologische Filter. Derzeit ist nicht geklärt, inwieweit sich Unterschiede in der Landnutzungsintensität auf die funktionelle Diversität und die Aktivität dieser im Methanzyklus wichtigen Mikroorganismengruppen auswirken. Erste Untersuchungen zeigen einen negativen Effekt von hoher Nutzungsintensität auf die Methanaufnahme von gut belüfteten Grünlandböden. Allerdings ist wenig bekannt über den Einfluss der Landnutzungsintensität auf die räumliche und zeitliche Dynamik methanotropher und methanogener Bodenmikroorganismen. Wir haben ein interdisziplinäres Konsortium aus Experten der Bodenkunde, der Mikrobiologie und der Metagenomik mit komplementären Expertisen zu bodenbürtigen Treibhausgasen, methanotrophen und methanogenen Prokaryoten zusammengestellt. Durch die Kombination von aktuellen Methoden wollen wir die Biodiversitätsexploratorien als ideale Plattform nutzen, um die Frage zu beantworten, inwieweit Landnutzungsintensität die funktionelle Diversität und Aktivität von Methanumsetzenden Mikroorganismen beeinflusst.Die zugrundeliegenden Hypothesen wollen wir in zwei Arbeitspaketen (WP) überprüfen. Innerhalb von WP1 wollen wir untersuchen, welche Auswirkungen die Landnutzungsintensität von Grünland und Waldflächen auf die Methanflüsse und die Abundanz und Diversität von methanotrophen Bakterien (quantitative PCR) hat, und inwieweit dies von Umweltfaktoren abhängt. In WP2 wollen wir die jahres- und tageszeitliche Dynamik der Aktivität von methanogenen und methanotrophen Prokaryoten (mittels Metatranskriptomik und Methanfluss Messungen) untersuchen, und inwieweit diese durch Grünlandnutzungsintensität beeinflusst wird. Hierbei wird unser Fokus auf dem Vergleich auf Grünlandflächen auf wasserbeeinflussten Histosolen und gut durchlüfteten Leptosolen liegen. Unser Projekt BE-CH4 wird zu dem dringend benötigten Wissen um den Einfluss von Grünland- und Waldnutzungsintensität auf die räumliche und zeitliche Dynamik von den Methanfluss aus, und in Böden bedingenden Mikroorganismen beitragen.
Geogene Arsenverunreinigung (As) ist ein Problem in vielen Aquiferen in Südostasien und stellt eine Bedrohung für die Gesundheit von Millionen von Menschen dar. Das Verständnis der Mechanismen, die die As-Freisetzung im Grundwasser steuern, ist entscheidend, aber aufgrund der komplexen mineralogischen, geochemischen und hydrologischen Bedingungen oft begrenzt. Die reduktive mikrobielle Auflösung von As-haltigen Eisen(Fe)(III)-(Oxyhydr)oxid-Mineralen gekoppelt an die Oxidation von natürlichem organischen Material (NOM) ist ein bekannter Mechanismus für die As-Mobilisierung im Grundwasser. In den letzten Jahren wurden in verschiedenen Arsen-kontaminierten Aquiferen erhöhte Konzentrationen von gelöstem Methan (CH4) detektiert; das gelöste As korrelierte dabei direkt mit CH4 und Fe(II) im Grundwasser. Diese Ergebnisse werfen die Frage auf, ob CH4 als Elektronendonor für die mikrobielle Reduktion von As-haltigen Fe(III)-Mineralen dienen kann. Untersuchungen in unserem vorigen, DFG-Projekt "AdvectAs" haben Hinweise auf den Zusammenhang zwischen Fe(III)-abhängiger anaerober Oxidation von CH4 (AOM) und Mobilisierung von As im Red River Delta (Vietnam) geliefert. Mehrere Fragen blieben aber unbeantwortet: i) In welchem Ausmaß trägt Fe(III)-abhängige AOM zur As-Mobilisierung an verschiedenen Standorten im Red River Delta bei? ii) Welches sind die wichtigsten Stoffwechselwege und aktiven mikrobiellen Gemeinschaften in Aquiferen, in denen Fe(III)-abhängige AOM vorkommt? iii) Welche Identität haben die Mikroorganismen, die für die Fe(III)-abhängige AOM verantwortlich sind? Können wir sie isolieren? iv) Welche Gene und Stoffwechselwege tragen zur Fe(III)-abhängigen AOM in angereicherten Kulturen bei? Daher ist das Hauptziel dieses Projekts, die Rolle der Fe(III)-abhängigen AOM für die As-Mobilisierung im Red River Delta zu untersuchen. Um dieses Ziel zu erreichen, werden wir biogeochemische Analysen und molekularbiologische (Omics)Methoden einsetzen. Das Projekt ist in sechs Arbeitspakete (WPs) unterteilt. In den WPs 1 und 4 werden Feldkampagnen zur Probenahme durchgeführt, gefolgt von der Charakterisierung geochemischer Parameter und mikrobieller Gemeinschaften in Grundwasser und Sedimenten. WPs 2 und 5 werden sich auf die Isolierung von Fe(III)-abhängigen AOM-Mikroorganismen, die Charakterisierung ihrer Substratprofile und die Aufklärung der Stoffwechselwege und Genexpressionen der angereicherten Kulturen oder Isolate konzentrieren. WPs 3 und 6 werden die CH4-Oxidationsraten unter verschiedenen geochemischen Bedingungen quantifizieren und Metagenomik (und, falls möglich, Metatranskriptomik) ausgewählter Sedimentproben anwenden, um die dominanten und aktiven Stoffwechselwege zu identifizieren, die die As-Mobilisierung an den Feldstandorten beeinflussen. Unsere Ergebnisse werden Aufschluss über die Bedeutung der Fe(III)-abhängigen AOM zur As-Mobilisierung geben und zu unserem Verständnis der globalen Methanreduktion durch Fe(III)-abhängige AOM beitragen.
Im Rahmen eines Verbundvorhabens (LBEG, BGR) wurden für die Hydrogeologischen Teilräume Niedersachsens Hintergrundwerte für gelöstes Methan im Grundwasser von Niedersachsen ermittelt. Die Hintergrundwerte von gelöstem Methan umfassen die Gehalte, welche sich unter natürlichen Bedingungen im Grundwasser einstellen. Methan wird im Grundwasser hauptsächlich in-situ durch Mikroorganismen gebildet und abgebaut. Die Karte zeigt farblich differenziert die Methan-Hintergrundwerte (90%-Perzentile) der unterschiedlichen Teilräume bzw. Teilraumgruppen. Detaillierte Informationen sind im GeoBericht 35 zu finden.
As part of the MOSES Project, in April 2023 methane measurements were started in the north-western part of the island Heligoland in the German Bight (North Sea). The objective was to complement the measurements of the Sternfahrten to identify the carbon cycle and its flow from the start of the Elbe river into the North Sea. Therefore, a Contros methane sensor for dissolved methane was deployed under water at about 10 to 12 meter depth (depending on the tide) close to the underwater observatory (UW-OBS) MarGate (54°11' N, 7°52' E), from the COSYNA Project. To ensure correct values latter was cleaned frequently from growing organisms by scientific divers. The present data contains the data from 2024, the second year running the sensors. Based on the concentrations of dissolved methane the methane emissions (diffusive flux) was calculated.
In continuation of the previous cruises (Sternfahrten) we covered a similar area with the RVs Ludwig Prandtl and Mya II. All instruments were set up in the MOSES laboratory container. Standard hydrographic parameters were determined with a pocket ferrybox running with ship's surface water supply. In addition, dissolved methane was determined continuously. We used a degassing unit which was using surface water from the ship's water supply. The gas mixture was subsequently analysed with a Greenhouse Gas Analyzer from LosGatos. Conversion to methane concentration was performed with water samples, from which the methane content was determined with gas chromatography. Atmospheric methane concentrations were obtained from the ICOS-station Helgoland. Wind speed was obtained from the ships meteorological systems. The diffusive flux was calculated as outlined in the additional meta data description.
In continuation of the previous cruises (Sternfahrten) we covered a similar area with the RV Heincke. All instruments were set up in the MOSES laboratory container. Standard hydrographic parameters were determined with a pocket ferrybox running with ship's surface water supply. In addition, dissolved methane was determined continuously. We used a degassing unit which was using surface water from the ship's water supply. The gas mixture was subsequently analysed with a Greenhouse Gas Analyzer from LosGatos. Conversion to methane concentration was performed with water samples, from which the methane content was determined with gas chromatography. Atmospheric methane concentrations were obtained from the ICOS-station Helgoland. Wind speed was obtained from the ships meteorological systems. The diffusive flux was calculated as outlined in the additional meta data description.
Water sampling was conducted during AL575 cruise in the North Sea by using Niskin Bottles attached to CTD/Water sampler rosette and ROV (Haeckel and Schmidt, 2024). To detect methane anomalies in the water column derived from seafloor gas emissions the recovered water samples were processed by using headspace gas sampling and subsequent gas chromatographic analysis. Based on measured methane concentrations of headspace gas in (micro-atm) the dissolved methane concentrations in water were calculated (nmol l-1).
As part of the MOSES Project, in April 2023 methane measurements were started in the north-western part of the island Heligoland in the German Bight (North Sea). The objective was to complement the measurements of the "Sternfahrten" to identify the carbon cycle and its flow from the start of the Elbe river into the North Sea. Therefore, a Contros methane sensor for dissolved methane was deployed under water at about 10 to 12 meter depth (depending on the tide) close to the underwater observatory (UW-OBS) MarGate (54°11' N, 7°52' E), from the COSYNA Project. To ensure correct values latter was cleaned frequently from growing organisms by scientific divers. The present data contains the data from 2023, the first year running the sensors. Based on the concentrations of dissolved methane the methane emissions (diffusive flux) was calculated.
The dataset is about temporal variability of dissolved methane along the freshwater-sea continuum in northern Germany. Sensors were installed at fixed stations at in total three sites at different water depths. This dataset is from the station in Heligoland (54.1833 N, 7.8667 E) at about 9-12m depth (depending on the tide). The data was obtained between 27 April and 28 October in high frequency measurements (1 min) with a methane sensor from Kongsberg (4H Jena model CONTROS HydroC CH4,). Methane concentrations were calculated according to manufacturer's instructions, based on temperature and salinity values from UW-node Heligoland (Fischer, Philipp; Happel, Lea; Brand, Markus; Eickelmann, Laura; Lienkämper, Miriam; Bussmann, Ingeborg; Anselm, Norbert; Brix, Holger (2022): Hydrographical time series data of Helgoland, Southern North Sea, 2021. PANGAEA, https://doi.org/10.1594/PANGAEA.950173). A gap in the salinity data was replaced with the median value of the observed time span (31.66). For the quality control of the data a local range of 0.1 – 1000 nmol/L was set, a technical range for the pump power 2 – 8. Watt, a spike and gradient value of 1. For a more detailed description see the article cited in References.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 143 |
| Europa | 5 |
| Kommune | 2 |
| Land | 21 |
| Weitere | 2 |
| Wissenschaft | 105 |
| Zivilgesellschaft | 8 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 2 |
| Daten und Messstellen | 45 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 126 |
| Text | 6 |
| Umweltprüfung | 3 |
| unbekannt | 12 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 20 |
| Offen | 177 |
| Unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 141 |
| Englisch | 76 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 6 |
| Bild | 1 |
| Datei | 44 |
| Dokument | 12 |
| Keine | 95 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 48 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 198 |
| Lebewesen und Lebensräume | 198 |
| Luft | 198 |
| Mensch und Umwelt | 198 |
| Wasser | 198 |
| Weitere | 197 |