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The effects of a phytoplankton bloom and photobleaching on colored dissolved organic matter (CDOM) in the sea-surface microlayer (SML) and the underlying water (ULW) were studied in a month-long mesocosm study, in May and June of 2023, at the Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment (ICBM) in Wilhelmshaven, Germany. The mesocosm study was conducted by the DFG research group BASS (Biogeochemical processes and Air–sea exchange in the Sea-Surface microlayer, Bibi et al., 2025) in the Sea Surface Facility (SURF) of the ICBM. The facility contains an 8 m × 1.5 m × 0.8 m large outdoor basin with a retractable roof, which was closed at night and during rain events. The basin was filled with North Sea water from the adjacent Jade Bay. Homogeneity of the ULW in the basin was achieved by constant mixing of the water column. The daily SML and ULW samples were collected alternating in the morning, about 1 h after sunrise, and in the afternoon, about 10 h after sunrise. The alternation of sampling times intended to capture a potential effect of sun-exposure duration on DOM transformations and elucidated the day and night variability of the layers. The SML was collected via glass plate sampling (Cunliffe and Wurl, 2014). The ULW was sampled via a submerged tube and a connected syringe suction system in 0.4 m depth. The removed sample volume was refilled with Jade Bay water every day. SML and ULW samples were filtered through pre-flushed 0.7 µm Whatman GF/F and 0.2 nucleopore filters into clear 40 ml SUPELCO bottles. These bottles were acid-washed twice and combusted at 500 °C for 5 h. The samples were stored dark and at 4 °C and measured within a few days of the study. FDOM was measured using a Aqualog fluorescence spectrometer (Horiba Scientific, Japan) with 10 seconds integration time and high gain of the CCD (charge-coupled device) sensor within an excitation range from 240 to 500 nm, and an emission range from 209.15 to 618.53 nm. The Aqualog measures fluorescence as well as absorption. The resulting data includes an excitation-emission-matrix (EEM) of the blank (MilliQ Starna cuvette), an EEM of the sample, and the absorption values of the sample. The raw exported Aqualog data was corrected for errors and lamp shifts. The corrected EEM data is then decomposed by PARAFAC (Murphy et al., 2013) for its underlying fluorophore components. Before running the PARAFAC routine, the corrected data needed to undergo a correction process by subtracting the blank from the sample EEM and canceling the influences of the inner-filter effect (IFE, Parker & Rees, 1962; Kothawala et al., 2013). The fluorescence intensity of the IFE-corrected EEM is calibrated by using the Raman scatter peak of water (Lawaetz & Stedmon, 2009). For PARAFAC the corrected data was processed using the drEEM and NWAY toolbox (version 0.6.5; Murphy et al., 2013) in MATLAB (R2020b). A 4-component model was validated with the validation style S4C6T3 for the split half analysis with nonnegativity constraints and 1-8e as the convergence criteria with 50 random starts and a maximum number of 2500 iterations. The resulting final model had a core consistency of 88.11 and the explained percentage was 99.55%. Furthermore, four fluorescence indices were calculated from the corrected EEM data (HIX – Humification index, Zsolnay et al., 1999; BIX – Biological index, Huguet et al., 2009; REPIX – Recently produced index, Parlanti et al., 2000, Drozdowska et al., 2015; ARIX, Murphy, 2025).
Pilzparasiten auf Phytoplankton sind ubiquitär und stellen eine integrale Komponente aquatischer Ökosysteme dar. Trotz zunehmender Hinweise, dass diese parasitischen Pilze eine wichtige Rolle für verschiedenste Ökosystemfunktionen spielen - via top-down Kontrolle von Phytoplanktonblüten und alternativen Kohlenstoff- und Nährstoffflüssen - sind sie noch immer stark vernachlässigt und wenig erforscht. Insbesondere methodische Gründe sind dafür verantwortlich, so sind sie morphologisch schwierig zu identifizieren und werden daher häufig übersehen. Neuerdings zeigen Untersuchungen von Umwelt-DNA eine unerwartet hohe Diversität von meist noch nicht beschriebenen Pilzen in aquatischen Ökosystemen. Ein bedeutender Teil dieser noch unbekannten Sequenzen gehört zu den parasitischen Pilzen auf Phytoplankton. Bis heute bleiben diese jedoch noch weitgehend unsichtbar für mikrobielle Ökologen, da sie bisher nur einen kleinen Anteil der beschriebenen Arten von parasitischen Pilzen auf Phytoplankton in den Sequenzdatenbanken ausmachen. Daher, ist die Hauptaufgabe dieses Projektes, diese Lücke zwischen morphologischen und molekularen Studien mit klassischen Kultivierungsverfahren und kultivierungsunabhängigen modernen Ansätzen zu überbrücken. Dies erlaubt der Umweltgenomik, einen direkten Zugang zu taxonomischem Wissen, das während mehr als einem Jahrhundert generiert wurde. Ferner wird die Verbindung von Diversitäts- und Funktionsanalyse aquatischer Pilze ermöglicht. Die phylogenetische Integration dieser bisher stark vernachlässigten Gruppe parasitischer Pilze auf Phytoplankton wird einen wichtigen Beitrag darstellen, um die evolutionären Schlüsselereignisse der basalen Pilze an der Wurzel des Pilzstammbaumes zu verstehen. Die zweite Aufgabe soll sein, unser Wissen zu den ökophysiologischen Eigenschaften der Phytoplankton-Pilz-Interaktionen zu entschlüsseln. Zusätzlich erlaubt das einzigartige Set von Modellsystemen, physiologische Experimente durchzuführen, die die Bedeutung von Temperatur und Licht auf die Interaktion von wohl-definierten Phytoplankton-Pilzkulturen beleuchten und die taxonomische sowie ökologische Variabilität (Spezialist vs. Generalist) untersuchen. Diese Studien werden wichtige, bisher noch fehlende Grunddaten bzgl. Taxon-spezifischen und Trait-abhängigen physiologischen Antworten von Phytoplankton-Pilz Interaktionen liefern. Solche Daten sind sehr wichtig, um jetzige und zukünftige Vorhersagen von Pilzinfektionen und ihren Auswirkungen auf die Phytoplanktondynamik sowie auf die des gesamten Nahrungsnetzes im Zusammenhang mit den momentanen globalen Veränderungen zu verbessern.
Ökologische Stabilität ist der Schlüssel zur Vorhersage der Folgen von Umweltveränderungen, denn sie umfasst Aspekte der Antwort auf verschiedene Störungsszenarien, zum Beispiel die Fähigkeit, Veränderungen zu widerstehen, diese zu absorbieren oder sich von ihnen zu erholen. Die wichtigsten Fortschritte bei der wissenschaftlichen Bewertung der ökologischen Stabilität in jüngster Zeit ergaben sich aus i) der Anerkennung der mehrdimensionalen Natur der Stabilität, ii) der Unterscheidung zwischen der Stabilität funktioneller Eigenschaften eines Ökosystems und der Stabilität der Zusammensetzung der Gemeinschaft und iii) der Erkenntnis der Bedeutung der räumlichen Dynamik für das Verständnis der lokalen Stabilitätseigenschaften. Trotz dieser Fortschritte wird unser Verständnis der Stabilität (und ihrer Verwendung in den Ökologie- und Umweltwissenschaften) immer noch durch unsere Unfähigkeit behindert, die Stabilität der Gemeinschaft anhand artspezifischer Leistungen und Merkmale vorherzusagen. Das Verständnis der Beiträge der Arten zur Stabilität ist das Hauptziel dieses Projektantrages. Wir werden Metriken verfeinern und testen, die die Reaktionen der Arten auf sich ändernde Umgebungen erfassen, und diese Metriken verwenden, um die Stabilität von Lebensgemeinschaften anhand der Leistung einzelner Arten vorherzusagen und die vorhergesagte Stabilität mit der beobachteten zu vergleichen. Die Arbeit ist in vier Arbeitspakete unterteilt, die Simulationen und Datenanalyse (WP 1) kombinieren mit drei experimentellen Arbeitspaketen zunehmender Komplexität (WP2-4). Die Metaanalyse in WP 1 verwendet kürzlich entwickelte Methoden zur Zerlegung von Stabilität, um Arten zu identifizieren, die zur Stabilität oder Verwundbarkeit in verschiedenen Arten von Ökosystemen und Organismen beitragen. Für die Experimente werden marine Planktongemeinschaften unterschiedlichen Trends und Temperaturschwankungen ausgesetzt sein. Diese Experimente werden von einem Bottom-up-Ansatz ausgehen, bei dem Arten mit bekannten Reaktionen zu Artenpaaren und Zusammenstellungen mit geringer Diversität kombiniert werden, wobei die erwartete mit der beobachteten Stabilität verglichen wird (WP 2). In WP 3 werden wir mithilfe eines Metacommunity-Setups testen, wie die Vorhersagbarkeit von Stabilitätsaspekten wie Resistenz, Resilienz, Erholungsfähigkeit und zeitliche Stabilität von der Konnektivität im Raum abhängt. Schließlich werden wir Mesokosmen verwenden, um zu testen, ob dieselben Merkmale die Stabilität der Phytoplanktongemeinschaft in Abwesenheit oder Gegenwart eines generalistischen Zooplankton-Verbrauchers beeinflussen.
Biodiversität hat verschiedene wichtige Auswirkungen auf die Effizienz der Produktion und den Kreislauf von Energie und Materie in Ökosystemen. Traditionell wird sie über die Anzahl von Arten beschrieben, doch alternative Ansätze, wie die funktionelle Vielfalt in charakteristischen Merkmalen (traits), bieten eine starke quantitative Basis um die Beziehungen zwischen Biodiversität und Ökosystemfunktionen zu untersuchen. Solche trait-basierten Ansätze sind in der Biodiversitätsforschung sehr häufig geworden. Die meisten Studien konzentrieren sich jedoch auf interspezifische Merkmalsvariationen (basierend auf der Artenzusammensetzung) und übersehen dabei, wie sich intra-spezifische Elemente der Merkmalsvariabilität (genotypisch und phänotypisch) auf die Gemeinschaftsstruktur und die daraus resultierenden Ökosystemfunktionen auswirken. In diesem Projekt wird mathematische Modellierung mit Laborexperimenten kombiniert um die relativen Auswirkungen der intra- und interspezifischen Merkmalsvariabilität auf die Gemeinschaftsstruktur und die Funktion marinen Planktons zu quantifizieren. Die Experimente werden mit natürlichen und künstlich zusammengesetzten Planktongemeinschaften unter verschiedenen Nährstoff- und Fraß-Bedingungen in kleinem (Flaschen) und großem (Mesokosmen) Maßstab durchgeführt. Parallel dazu wird ein Individuen-explizites trait-basiertes Modell entwickelt, welches die intra- und interspezifische Größendiversität auflöst und die funktionale Austauschbarkeit der zwei Stufen von Diversität quantifiziert. Dieser synergistische Ansatz erlaubt es die relevanten Mechanismen (Änderungen der Artenzusammensetzung, genotypische und phänotypische Variabilität) zu beleuchten, welche die Biodiversität und Funktion von Ökosystemen prägen.
Since 1962 phytoplankton and microzooplankton composition are monitored every weekday at the station Kabeltonne (54°11.3′N, 7°54.0′E) as part of the Helgoland Roads long term data series. This data set contains the total abundance of the wider taxonomic groups bacillariophyceae, and dinophyceae of the phytoplankton community observed in 2008. Additional meta-information and further documentation are also provided in the section Documentation.
Im Auftrag des Landesamtes für Umwelt (LfU) werden die Oberflächengewässer Brandenburgs biologisch untersucht. Diese Untersuchungen erfolgen alle drei bis sechs Jahre an festgelegten Messstellen. Die für Brandenburg wichtigsten untersuchten biologischen Qualitätskomponenten sind: Phytoplankton (im Wasser freischwebende Algen, zum Beispiel Blaualgen) Diatomeen (schwebende oder am Boden siedelnde Kieselalgen) Makrophyten (zum Beispiel Seerosen, Armleuchteralgen und Wassermoose) Makrozoobenthos (substratgebundene wirbellose Tiere, zum Beispiel Muscheln, Köcherfliegenlarven) Fische Die Datenpakete mit den biologischen Monitoringdaten für die brandenburgischen Oberflächenwasserkörper (für Seen auch physikalisch-chemische Parameter) können aus zusammengestellten Listen (pro Oberflächenwasserkörper ) heruntergeladen werden. Des weiteren werden die Links zu den Datenpaketen auch als csv-Dateien angeboten. Im Auftrag des Landesamtes für Umwelt (LfU) werden die Oberflächengewässer Brandenburgs biologisch untersucht. Diese Untersuchungen erfolgen alle drei bis sechs Jahre an festgelegten Messstellen. Die für Brandenburg wichtigsten untersuchten biologischen Qualitätskomponenten sind: Phytoplankton (im Wasser freischwebende Algen, zum Beispiel Blaualgen) Diatomeen (schwebende oder am Boden siedelnde Kieselalgen) Makrophyten (zum Beispiel Seerosen, Armleuchteralgen und Wassermoose) Makrozoobenthos (substratgebundene wirbellose Tiere, zum Beispiel Muscheln, Köcherfliegenlarven) Fische Die Datenpakete mit den biologischen Monitoringdaten für die brandenburgischen Oberflächenwasserkörper (für Seen auch physikalisch-chemische Parameter) können aus zusammengestellten Listen (pro Oberflächenwasserkörper ) heruntergeladen werden. Des weiteren werden die Links zu den Datenpaketen auch als csv-Dateien angeboten.
Untersuchung des Artenspektrums (insbesondere Massenarten und groessere Formen) in Kleingewaessern, Ried- und Moorgebieten in Abhaengigkeit von der Jahreszeit. Ca. 1 mal monatlich werden Proben entnommen; zum Teil erfolgt die Untersuchung an Ort und Stelle, zum Teil wird die Probe am umgekehrten Mikroskop ausgezaehlt. Fuer Benthosarten erfolgt die Auswertung am aufrechten Mikroskop. Es wurde eine Artendokumentation von ca. 140 Arten angelegt. Ca. 60 Prozent der Arten kommen auch im Bodensee vor.
Es wird die Zusammensetzung des Artenspektrums des Bodensees untersucht, die Artenverteilung und die raeumliche Entwicklung der Artenzusammensetzung. Je nach Entwicklungsstand werden in Abstaenden von 10-30 Tagen Proben aus der Wassertiefe von 1-10 m entnommen. Die Planktonproben werden nach Fixierung am umgekehrten Mikroskop ausgezaehlt. Es wurde eine Artendokumentation angelegt, die zur Zeit ca. 120 Algenarten enthaelt. Besondere Beachtung sollen kuenftig die sogenannten my-Algen finden, die in den bis jetzt bekannten Untersuchungen kaum beruecksichtigt wurden. Das Vorhaben gliedert sich in zwei Unterabteilungen; 1. Es wird das Phytoplankton des Bodensee-Pelagials untersucht. An sieben Messpunkten, die auf einer gedachten Laengsachse durch den Bodensee liegen, werden Proben entnommen. 2. Es werden die Zusammenhaenge zwischen Phytoplanktonentwicklung in Ufernaehe und im Freiwasser untersucht. Dazu werden aus zwoelf Stellen, die ueber das gesamte Bodenseeufer verteilt sind, Proben entnommen.
Coccolithophoriden sind eine Gruppe von ca. 200-300 marinen Phytoplanktonarten, die in allen Weltmeeren vorkommt. Sie besitzen die besondere Fähigkeit eine Kalkschale (Coccosphäre) zu bauen, die sie aus vielen kleinen Kalkplättchen (Coccolithen) zusammensetzen. Aufgrund ihrer Fähigkeit zu kalzifizieren sind sie ein wichtiger Bestandteil im Klimasystem, denn die Produktion von Kalk nahe der Meeresoberfläche führt zu einem vertikalen Gradienten der Seewasseralkalinität, beschleunigt den Kohlenstoffexport in die Tiefsee und erhöht die Rückstrahlung von einfallender Sonnenenergie von der Erdoberfläche ins Weltall. Trotz intensiver Forschung an der Physiologie der Kalzifizierung und dessen biogeochemischer Relevanz konnten wir eine der entscheidenden Fragen immer noch nicht beantworten: Wozu bauen Coccolithophoriden eine Kalkschale? Die Beantwortung dieser Frage ist von außerordentlicher Bedeutung, denn solange wir nicht wissen wozu die Kalkschale dient können wir auch nicht vorraussagen in welchem Maße sich die durch die Ozeanversauerung zu erwartende Abnhame in der Kalzifizierung negativ auf die Fitness dieser Lebewesen in ihrem natürlichen Lebensraum auswirkt. In dem hier vorgestellten Projekt möchten wir die Frage nach der Bedeutung der Kalzifizierung erforschen, indem wir untersuchen ob die Coccosphäre einen Schutz gegen planktonische Räuber, Bakterien und Viren darstellt. Dazu haben wir eigens einen experimentellen Ansatz entwickelt wobei kalzifizierte und dekalzifizierte Coccolithophoridentzellen zusammen mit deren Fressfeinden und Pathogenen kultiviert werden. Dieser Ansatz erlaubt es uns folgende Fragestellungen zu untersuchen: 1) Sind kalzifizierte Zellen besser in der Lage sich gegen Fraß und Infektion zu schützen als Zellen ohne Coccosphäre? 2) Bevorzugen Fressfeinde und Pathogene solche Zellen, bei denen die Coccosphäre entfernt wurde, wenn ihnen beides angeboten wird? 3) Sind Wachstum und Reproduktion von Fressfeinden und Pathogenen verlangsamt, wenn sie kalzifizierte Zellen fressen oder infizieren?
Eisen ist ein essenzieller Mikronährstoff für marine Organismen. Die Eisenverteilung im Ozean beeinflusst die Primärproduktion von Phytoplankton und dadurch die Aufnahme von Kohlendioxid im Ozean stark. Während wir langsam ein genaueres Bild der gegenwärtigen globalen Verteilung von gelöstem Eisen im Ozean bekommen, besteht noch kein Konsens in den Mechanismen, die diese Verteilung steuern, und vor allem in der Rolle der verschiedenen externen Eisenquellen für den Ozean (z.B. Eintrag durch Staub, aus Meeressedimenten, hydrothermalen Quellen und Flüssen). Einige dieser Quellen (z.B. Staubdeposition) werden sich stark mit dem laufenden Klimawandel ändern, andere, etwa der Eintrag aus Hydrothermalquellen, nicht. Wegen der Unsicherheit darüber, wie relevant die spezifischen Quellen sind, sind daher Vorhersagen zum zukünftigen Eisenkreislauf und damit zur Veränderung der Primärproduktion als Folge des Klimawandels stark erschwert.Eine neue Methode, die Rolle der verschiedenen Eisenquellen zu untersuchen, ist die Analyse der stabilen Isotopenzusammensetzung von gelöstem Eisen im Ozean. Da die verschiedenen externen Quellen von Eisen je unterschiedliche Isotopenverhältnisse haben, kann die Isotopenzusammensetzung von Eisen im Ozean im Prinzip verwendet werden, um die relativen Beiträge der verschiedenen Quellen zu erschließen. Allerdings wirken sich auch Prozesse im Inneren des Ozeans, die Eisen zwischen seinen verschiedenen Formen (gelöstes Eisen, abiotische und biologische Partikel, Redoxzustände) umwandeln, auf die Isotopenzusammensetzung aus, d.h. sie fraktionieren. Dazu kommt die Vermischung der Isotopenzusammensetzung durch physikalische Prozesse (Transport mit der Strömung und Diffusion). Die Interpretation von Eisenisotopendaten im Ozean erfordert daher die Kombination von Beobachtungen mit einem Modell des Eisenkreislaufs im Ozean. In dem beantragten Projekt wird ein globales biogeochemisches Modell von Eisen um eine explizite Darstellung von Isotopeneffekten erweitert, mit dem Ziel, die Rolle der verschiedenen Prozesse zu entschlüsseln, die die Isotopenzusammensetzung von gelöstem Eisen im Ozean beeinflussen. Das globale biogeochemische Modell basiert auf meinen früheren Arbeiten. In Kombination mit der weiter stattfindenden Zunahme von Eisenisotopenmessungen im Rahmen des internationalen GEOTRACES Programmes ermöglicht das Modell eine bessere Quantifizierung der Größe und der relativen Rolle der externen Eisenquellen für die Gegenwart und somit auch robustere Prognosen der zukünftigen marinen Primärproduktion.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1028 |
| Europa | 39 |
| Land | 497 |
| Weitere | 5 |
| Wirtschaft | 6 |
| Wissenschaft | 509 |
| Zivilgesellschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 926 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 555 |
| Kartendienst | 3 |
| Repositorium | 1 |
| Software | 4 |
| Taxon | 11 |
| Text | 83 |
| unbekannt | 86 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 472 |
| Offen | 1150 |
| Unbekannt | 37 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1351 |
| Englisch | 637 |
| andere | 1 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 292 |
| Bild | 23 |
| Datei | 536 |
| Dokument | 212 |
| Keine | 463 |
| Unbekannt | 9 |
| Webdienst | 249 |
| Webseite | 344 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1043 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1659 |
| Luft | 925 |
| Mensch und Umwelt | 1635 |
| Wasser | 1578 |
| Weitere | 1620 |