Das interdisziplinäre Vorhaben verschränkt technisch-ökonomische, informationstechnische, klimatische sowie ökologische und gesellschaftlich-soziale Perspektiven auf die Energiewende. Ziel ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Modells und einer Methodik für die Umsetzung nachhaltiger, robuster Energiesysteme, die gesellschaftlich-soziale Faktoren (Nutzerwahrnehmung von Energiesystemen) systematisch in den technisch-ökonomischen und technisch-informatorischen Prozess der Identifizierung, Planung und Realisierung von Energieszenarien integriert. Ausgehend von einem ökologisch normativen und technisch-epistemisch bestimmten Lösungsraum werden akzeptanzrelevante Faktoren in ihrem Zusammenspiel und ihrer zeitlichen Veränderung erfasst, bewertet und modelliert. Der Einbezug gesellschaftlichen Wissens erfolgt über drei Datenzugänge und ihrer Triangulation: die empirische Beschreibung und Modellierung kognitiv-affektiver Einstellungen, die Analyse von Meinungsbildungsprozessen im Internet (Social Media) sowie eine ökologisch- klimatologische Bewertung. Die Ergebnisse werden auf Zielszenarien bezogen (Zukunftsvisionen der Energiewende), die vorab anhand der Bewertung von Chancen und Risiken bestehender Energiekonzepte aufgestellt wurden. Mittels Conjoint-Analysen für diese Szenarien werden potentielle Trade-offs ermittelt -Faktorenkonstellationen für eine zumindest hinnehmende Akzeptanz- und die Ergebnisse in die Entwicklung technisch-ökonomischer Transformationsprozesse integriert. Basierend auf der Modellierung von Transformationsprozessen, die technisch-ökonomische und gesellschaftlich-soziale Perspektiven auf die Energiewende zusammenführen, werden Empfehlungen für Politik und Entscheider in Wirtschaft und Praxis sowie die kommunikative Begleitung partizipativ orientierter Transformationsprozesse abgeleitet. Bislang liegt kein derartiger ganzheitlicher Modellansatz für das komplexe gesellschaftliche Problem der nach-haltigen Entwicklung von Energietechnik vor, der technische, ökologische und ökonomische Aspekte berücksichtigt, gleichzeitig gesellschaftlich-soziale Facetten als Steuerungselemente einbezieht und damit eine belastbare Methodik zur gesellschafts-verträglichen Ausgestaltung der Energiewende für die Unterstützung nachhaltiger Entscheidungsprozesse bereitstellt.
Beim Übergang der Pflanzen vom Wasser- zum Landleben haben komplexe phenolische Verbindungen (Lignin) und natürliche Polyester (Cutin, Suberin) eine wichtige Rolle gespielt indem sie neue Grenzflächen und Oberflächen mit hydrobisierenden Eigenschaften ermöglichten. Die Einlagerung von Lignin zwischen den Cellulose Mikrofibrillen und Hemicellulosen war wesentlich für die Entwicklung funktionsfähiger Leitbahnen (Xylem) und die mechanische Festigkeit. An den Grenzflächen zur Luft musste der Wasserverlust minimiert werden, was durch die Einlagerung von Cutin (Blätter) und Suberin (Stamm, Wurzel) erreicht wurde. Auch wenn Basiswissen über die drei Polymere vorhanden ist, macht sie ihre große Variabilität sowohl im Vorkommen als auch in ihrer Zusammensetzung und offene Fragen bezüglich der Polymerisation zu den am wenigsten verstandenen pflanzlichen Polymeren. Durch die Adaptionen um in den sehr vielfältigen Lebensräumen zu überleben entwickelten sich verschiedenartigste Erscheinungsformen, die hoch spezialisierte Gewebe erfordern um damit unterschiedliche Eigenschaften und Funktionen zu erfüllen. Das wird erreicht durch eine sich ändernde Zusammensetzung und Struktur auf den verschieden hierarchischen Ebenen (mm-ìm-nm) und es gibt immer noch eine große Wissenslücke bezüglich Verteilung der Polymere und Struktur auf Mikro- und Nanoebene. Wir werden diese Lücke durch die Anwendung von Raman Imaging und Rasterkraftmikroskopie (AFM) füllen. Raman Imaging ermöglicht die chemische Zusammensetzung auf Mikroebene zu verfolgen und AFM ergänzt durch die Aufklärung von Nanostruktur und -mechanik. Jedes Raman-Image basiert auf Tausenden von Spektren, wovon jedes ein molekularer Fingerabdruck der Zellwand auf Mikroebene ist. Derzeit gelingt es nur einen Teil der chemischen und strukturellen Informationen die in der Raman-Signatur stecken, zu extrahieren. Durch mehr Wissen über die Raman-Spektren der Pflanzen und ihrer Komponenten und neue Ansätze der multivariater Datenanalyse wollen wir mehr Informationen zugänglich machen. Um auf Nano-Ebene die chemische Zusammensetzung von kleinsten Oberflächen und Grenzflächen zu entschlüsseln, werden wir Tip-enhanced Raman-Spektroskopie (TERS) anwenden. Mit diesen anspruchsvollen in-situ Ansätze werden wir 1) die Lignifizierung innerhalb der nativen Zellwand verfolgen und ungelöste Fragen rund um die Lignin Polymerisation angehen 2) die Chemie und Struktur der Tracheiden und Gefäßwände auf Mikro-und Nano-Ebene und etwaige Auswirkungen auf die hydraulischen und mechanischen Eigenschaften aufklären 3) die Mikrochemie und Nanostruktur von Cuticula und Periderm und ihren Einfluss auf die Barriereeigenschaften entschlüsseln und 4) beantworten ob Trockenstress sich auch auf der Mikroebene und Nanoebene widerspiegelt. Neue Einblicke in die Variabilität, Verteilung und Zusammensetzung der Pflanzenpolymere und den Einfluss von Trockenstress werden gewonnen und wichtige Struktur-Funktions-Beziehungen aufgeklärt. usw.
Das InnoSun-Vorhaben hat sich zum Ziel gesetzt, die Sonnenblume konkurrenzfähiger zu machen und dadurch das Spektrum der Ölpflanzen zur nachhaltigen Erzeugung von nachwachsenden Rohstoffen für den deutschen und europäischen Markt zu erweitern. Das ehrgeizige Ziel kann durch die Kombination von einmaligen genetischen Ressourcen, die die InnoSun-Partner in Vorarbeiten entwickelt haben, und innovativen Züchtungsstrategien, welche die gleichzeitige züchterische Verbesserung von mehreren Merkmalen (Ertrag, Ölqualität, Krankheitstoleranz) ermöglichen, umgesetzt werden. Das InnoSun-Konsortium aus Wirtschaft und Wissenschaft zielt auf folgende Forschungsfelder ab: i) Genotypische und phänotypische Evaluierung von Experimentalpopulationen auf Ölgehalt, Ölqualität, Sklerotinia-Toleranz und Frühreife ii) Entwicklung von statistischen Modellen für die multivariate genomische Selektion, iii) Identifizierung einer neuen genetischen Quelle zur Züchtung von Hochölsäure-Sonnenblumen, iv) Entwicklung kostengünstiger SNP-Genotypisierungsmethoden, v) Etablierung der multivariaten Vorhersage in der Sonnenblumenzüchtung. Die signifikante züchterische Verbesserung der Sonnenblume wird ihre Konkurrenzfähigkeit steigern und zum Erhalt der Biodiversität in der deutschen und europäischen Landwirtschaft beitragen. Die KWS ist an folgenden Arbeitspaketen beteiligt: i) Materialvermehrung der optimierten Züchtungspopulationen sowie Genotypisierung und Phänotypisierung für die Merkmale Blühzeitpunkt, Wuchshöhe und Ölgehalt, ii) Entwicklung von Near-Isogenic Lines für zwei Sklerotinia QTL, iii) Erzeugung von Testkreuzungen und Erhebung von phänotypischen Daten für 600 Prüfglieder je Jahr, über sechs Orte und drei Jahre, iv) Etablierung der multivariaten genomischen Vorhersage für Kornertrag, Ölertrag, Wuchshöhe und Reife in das Zuchtprogramm, v) Optimierung der Zuchtmethodik basierend auf den Erkenntnissen der multivariaten genomischen Selektion und der neu entwickelten 'low-multiplex' Techniken.
Das InnoSun-Vorhaben hat sich zum Ziel gesetzt, die Sonnenblume konkurrenzfähiger zu machen und dadurch das Spektrum der Ölpflanzen zur nachhaltigen Erzeugung von nachwachsenden Rohstoffen für den deutschen und europäischen Markt zu erweitern. Das ehrgeizige Ziel kann durch die Kombination von einmaligen genetischen Ressourcen, die die InnoSun-Partner in Vorarbeiten entwickelt haben, und innovativen Züchtungsstrategien, welche die gleichzeitige züchterische Verbesserung von mehreren Merkmalen (Ertrag, Ölqualität, Krankheitstoleranz) ermöglichen, umgesetzt werden. Das InnoSun-Konsortium aus Wirtschaft und Wissenschaft zielt auf die folgenden Forschungsfelder ab: i) Genotypische und phänotypische Evaluierung von Experimentalpopulationen auf Ölgehalt, Ölqualität, Sklerotinia-Toleranz und Frühreife ii) Entwicklung von statistischen Modellen für die multivariate genomische Selektion, iii) Identifizierung einer neuen genetischen Quelle zur Züchtung von Hochölsäure-Sonnenblumen, iv) Entwicklung kostengünstiger SNP-Genotypisierungsmethoden, v) Etablierung der multivariaten Vorhersage in der Sonnenblumenzüchtung. Die signifikante züchterische Verbesserung der Sonnenblume wird ihre Konkurrenzfähigkeit steigern und zum Erhalt der Biodiversität in der deutschen und europäischen Landwirtschaft beitragen. Die in Vorarbeiten entwickelten Ressourcen werden mehrortig und an 2 Jahren in Bezug auf Ölgehalt, Ölzusammensetzung, Blühzeitpunkt und Wuchshöhe phänotypisiert. Ein Teil davon wird zusätzlich mit dem von UHOH entwickelten Test auf Sklerotinia-Toleranz untersucht. Um neue High Oleic-Quellen zu identifizieren, wird die vorhandene TILLING-Population ausgeweitet.
Das InnoSun-Vorhaben hat sich zum Ziel gesetzt, die Sonnenblume konkurrenzfähiger zu machen und dadurch das Spektrum der Ölpflanzen zur nachhaltigen Erzeugung von nachwachsenden Rohstoffen für den deutschen und europäischen Markt zu erweitern. Das ehrgeizige Ziel kann durch die Kombination von einmaligen genetischen Ressourcen, die die InnoSun-Partner in Vorarbeiten entwickelt haben, und innovativen Züchtungsstrategien, welche die gleichzeitige züchterische Verbesserung von mehreren Merkmalen (Ertrag, Ölqualität, Krankheitstoleranz) ermöglichen, umgesetzt werden. Das InnoSun-Konsortium aus Wirtschaft und Wissenschaft zielt auf die folgenden Forschungsfelder ab: i) Genotypische und phänotypische Evaluierung von Experimentalpopulationen auf Ölgehalt, Ölqualität, Sklerotinia-Toleranz und Frühreife ii) Entwicklung von statistischen Modellen für die multivariate genomische Selektion, iii) Identifizierung einer neuen genetischen Quelle zur Züchtung von Hochölsäure-Sonnenblumen, iv) Entwicklung kostengünstiger SNP-Genotypisierungsmethoden, v) Etablierung der multivariaten Vorhersage in der Sonnenblumenzüchtung. Die signifikante züchterische Verbesserung der Sonnenblume wird ihre Konkurrenzfähigkeit steigern und zum Erhalt der Biodiversität in der deutschen und europäischen Landwirtschaft beitragen. Der Partner TUM-BT wird bei der Entwicklung neuer, stabiler HO-Ressourcen für die Sonnenblumenzüchtung mitwirken. Zu diesem Zweck wird in 2 mutagenisierten Sonnenblumen Populationen, mittels TILLING, nach Mutationen im fad2-1 Lokus gesucht. Außerdem sollen in diesen Populationen, durch Bestimmung der Fettsäurekomposition mittels HPLC, Linien mit verändertem Fettsäureprofil identifiziert werden. Da es Evidenz gibt, dass FAD2-1 Aktivität stark durch Umwelteinflüsse reguliert ist, werden in einem Sekundärscreen identifizierte Linien mit veränderter Ölqualität, im Besonderen HO-Linien, auf Stabilität des HO-Merkmals unter abiotischer Stresseinwirkung untersucht.
Das InnoSun-Vorhaben hat sich zum Ziel gesetzt, die Sonnenblume konkurrenzfähiger zu machen und dadurch das Spektrum der Ölpflanzen zur nachhaltigen Erzeugung von nachwachsenden Rohstoffen für den deutschen und europäischen Markt zu erweitern. Das ehrgeizige Ziel kann durch die Kombination von einmaligen genetischen Ressourcen, die die InnoSun-Partner in Vorarbeiten entwickelt haben, und innovativen Züchtungsstrategien, welche die gleichzeitige züchterische Verbesserung von mehreren Merkmalen (Ertrag, Ölqualität, Krankheitstoleranz) ermöglichen, umgesetzt werden. Das InnoSun-Konsortium aus Wirtschaft und Wissenschaft zielt auf die folgenden Forschungsfelder ab: i) Genotypische und phänotypische Evaluierung von Experimentalpopulationen auf Ölgehalt, Ölqualität, Sklerotinia-Toleranz und Frühreife ii) Entwicklung von statistischen Modellen für die multivariate genomische Selektion, iii) Identifizierung einer neuen genetischen Quelle zur Züchtung von Hochölsäure-Sonnenblumen, iv) Entwicklung kostengünstiger SNP-Genotypisierungsmethoden, v) Etablierung der multivariaten Vorhersage in der Sonnenblumenzüchtung. Die signifikante züchterische Verbesserung der Sonnenblume wird ihre Konkurrenzfähigkeit steigern und zum Erhalt der Biodiversität in der deutschen und europäischen Landwirtschaft beitragen. In AP2 sollen Methoden zur QTL-Schätzung und multivariaten genomischen Vorhersage entwickelt und speziell für multi-parentale Sonnenblumenpopulationen optimiert werden. Anhand der implementierten Methoden und der innerhalb des Projekts erhobenen Sonnenblumendaten werden im Projektverlauf QTL Regionen für Sklerotinia-Resistenz, Ölgehalt und -Qualität identifiziert. Außerdem wird die Effizienz der multivariaten genomischen Vorhersage speziell für Sonnenblume untersucht. Basierend auf den gewonnenen Ergebnissen werden Strategien zur Verbesserung der Züchtungseffizienz in Sonnenblume entwickelt.
Das Vorhabenziel ist die wissenschaftliche Ausarbeitung eines Vorschlags für ein marines Schutzgebiet im Bereich des Weddellmeeres (Antarktis), der von der Bundesrepublik Deutschland (vertreten durch das BMELV) der CCAMLR-Kommission im Oktober 2014 unterbreitet werden kann. Die Sitzungen der relevanten CCAMLR-Gremien in 2013/14 bestimmen die zeitliche Planung und Ausführung der Projektarbeiten, die Meilensteine und die Ausarbeitung der Projekt-Deliverables. Im Rahmen der technischen Vorarbeiten (Apr-Nov 2013) wird die relevante Literatur gesammelt / aufgearbeitet, sowie eine Bestandsaufnahme und Dokumentation der am AWI zur Verfügung stehenden georeferierten Weddellmeer-Datensätze vorgenommen (+ Identifizierung eventueller Datenlücken). Anschließend werden die Datenlayers in ein GIS integriert und in Kartenform dargestellt. Die wissenschaftliche Datenanalyse (Jun 2013 - Sep 2014) besteht aus einer räumlichen Interpolation mittels geostatistischer Methoden, der Bestimmung von Korrelationen zwischen Informations-Ebenen, sowie der Ermittlung des besten Multivarianzanalyse-Verfahrens zur Identifizierung schutzbedürftiger Weddellmeer-Regionen. Die Ergebnisse werden dann interpretiert (u.a. zur Ausarbeitung eines 'Research and Monitoring Plans') und mit anderen nationalen / internationalen Experten weiter diskutiert und optimiert. Aufbauend auf den Resultaten der wissenschaftlichen Arbeiten werden Textbausteinentwürfe für eine CCAMLR-Schutzmaßnahme erstellt (Apr-Sept 2014).
Untersuchungen zu Ausmass, Geschwindigkeit und Richtung der natuerlichen Regeneration industriell gestoerter Rasenoekosysteme sollen Aufschluss ueber ihre Stabilitaet und anthropogene Belastbarkeit geben. Im Rahmen von temporalen und spatialen Gradientenanalysen werden aus den Strukturveraenderungen der Vegetation und der Invertebratenfauna Musterklassen fuer unterschiedliche Belastungszustaende der Rasenoekosysteme extrahiert. In Kenntnis konkreter industrieller Belastungen des Bodens werden multivariat-statistische Vorhersagemodelle entwickelt, die eine kurzfristige Aussage zum aktuellen Zustand bzw. der Belastbarkeit bestimmter Rasenoekosysteme gestatten.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Instrumentariums zur Analyse und Evaluation von ausgewählten agrarpolitischen Maßnahmen im Hinblick auf ihre ökonomische, ökologische und soziale Nachhaltigkeit. Die Arbeit folgt in ihrem Aufbau dem Konzept einer Multikriterienanalyse (MCA). Als Objekt für die Annäherung an die Konkretisierung der Evaluation dienen jene agrarpolitischen Maßnahmen, die einen direkten Einkommenseffekt auf den landwirtschaftlichen Haushalt haben. Das Ursache-Wirkungs-Gefüge wird durch ein mikroökonomisches Entscheidungsmodell, ein agrarökologisches Indikatorenset und durch ein Set von Sozialindikatoren dargestellt um dem Kernstück jeder MCA, der umfassenden Wirkungsanalyse von Maßnahmen, bestmöglich zu entsprechen. Die Darstellung des MCA-Verfahrens beschränkt sich auf die Beschreibung von Handlungsoptionen in den Bereichen: Identifikation des Präferenzsystems des Entscheidungsträgers (in Form interaktiver Ermittlung oder mittels eines Gewichtungsschemas) Auswahl des Aggregationsprozedere.
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| Bund | 25 |
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