Warming and acidification of the oceans as a consequence of increasing CO2-concentrations occur at large scales. Numerous studies have shown the impact of single stressors on individual species. However, studies on the combined effect of multiple stressors on a multi-species assemblage, which is ecologically much more realistic and relevant, are still scarce. Therefore, we orthogonally crossed the two factors warming and acidification in mesocosm experiments and studied their single and combined impact on the brown alga Fucus vesiculosus associated with its natural community (epiphytes and mesograzers) in the Baltic Sea in all seasons (from April 2013 to April 2014). We superimposed our treatment factors onto the natural fluctuations of all environmental variables present in the Benthocosms in so-called delta-treatments. Thereby we compared the physiological responses of F. vesiculosus (growth and metabolites) to the single and combined effects of natural Kiel Fjord temperatures and pCO2 conditions with a 5 °C temperature increase and/or pCO2 increase treatment (1100 ppm in the headspace above the mesocosms). Responses were also related to the factor photoperiod which changes over the course of the year. Our results demonstrate complex seasonal pattern. Elevated pCO2 positively affected growth of F. vesiculosus alone and/or interactively with warming. The response direction (additive, synergistic or antagonistic), however, depended on season and daylength. The effects were most obvious when plants were actively growing during spring and early summer. Our study revealed for the first time that it is crucial to always consider the impact of variable environmental conditions throughout all seasons. In summary, our study indicates that in future F. vesiculosus will be more affected by detrimental summer heat-waves than by ocean acidification although the latter consequently enhances growth throughout the year. The mainly negative influence of rising temperatures on the physiology of this keystone macroalga may alter and/or hamper its ecological functions in the shallow coastal ecosystem of the Baltic Sea.
Der Grad der Zuverlaessigkeit palaeooekologischer Analysen haengt unter anderem ab von unserer Kenntnis der Wirkungsweise klimatischer Aussenfaktoren auf physiologische Prozesse der Pflanzen. Hierbei spielt die Frage danach, ob die meisten Pflanzen ueber nur ein einziges biochemisches und biophysikalisches Prinzip der Resistenz gegen Hitze, Kaelte und Duerre verfuegen, oder ob gegen diese schaedlichen Aussenfaktoren unterschiedliche Resistenzarten entwickelt sind, eine grosse Rolle. Sie haben die Veraenderungen der Feinstruktur des Plasmas von Pflanzenzellen beim Uebergang vom aktiven zum Ruhestillstand und umgekehrt verfolgt, verbunden mit Analysen des Energiestoffwechsels von Geweben, die sich in unterschiedliche Aussenfaktoren in den Zustand der Ruhe versetzt worden waren. Die Untersuchungen wurden ausgedehnt auf eine Bearbeitung der RNS ruhender und aktiver Pflanzenzellen.
Bei einem 3-methylcholanthrenempfindlichen Maeusestamm (C57BL/6N) soll geprueft werden, ob chronische orale Verabreichung von Aethanol in der Leber sowohl die mikrosomale Aethanoloxidation als auch die Dehydrierung von Aethanol durch die Alkohol-Dehydrogenase des Lebercytosols induziert. Die induzierende Wirkung des Aethanols soll mit derjenigen von D,L-Campher und Cyclohexan verglichen werden. Es soll versucht werden, die Induktionen durch Induktionshemmer zu verhindern. Inzwischen ist nachgewiesen worden: In den Lebermikrosomen induziert orale chronische Verabreichung von Aethanol MEOS bei maennlichen C57-Maeusen in 4 Monaten, um den Faktor 2-3. Die Induktion ist bereits nach 14 Tagen nachweisbar und durchlaeuft ein Minimum nach 1,5 Monaten. Alkohol-Dehydrogenase wird im Cytosol anscheinend nicht induziert, wohl aber andere Proteine, denen moeglicherweise Acetaldehyd-Dehydrogenaseaktivitaet zukommt. Diese induzierbaren Nicht-Haem-Proteine erscheinen auch vermehrt nach Vorbehandlung der Maeuse mit anderen Induktoren. Es soll 1982 geprueft werden, wie weit die Dehydrierung von Acetaldehyd durch Aethanol induziert werden kann, und ob andere Induktoren diese nicht wirksamer induzieren.
Chlorierte Ethene koennen durch anaerobe Bakterien vollstaendig nach Ethen dechloriert werden. Das Ziel des Forschungsvorhabens ist die Mikrobiologie, die die letzten zwei Dechlorierungsschritte von Dichlorethen zu Vinylchlorid und von Vinylchlorid zu Ethen katalysiert, zu identifizieren und genauer zu untersuchen. Anreicherungen zielen darauf ab, Bakterien zu aktivieren, die chlorierte Ethene als Elektronenakzeptor in einer anaeroben Atmung benutzen oder cometabolisch dechlorieren. Die Bakterienanreicherungen sollen mit molekular-oekologischen Methoden untersucht werden um Hinweise auf die Identitaet der dechlorierenden Bakterien zu kriegen. Reinkulturen werden auf ihre Physiologie, Biochemie, Genetik und Oekologie hin untersucht.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
Das Spurenelement Eisen (Fe) ist an vielen essentiellen Stoffwechselvorgängen in Pflanzen beteiligt. Daher ist eine ausreichende Fe-Konzentration in pflanzlichen Geweben von außerordentlicher Bedeutung. Gramineen, die im Hinblick auf die Sicherung der Welternährung zu den wichtigsten Kulturpflanzen gehören, geben zur Aneignung von Fe Schwermetallchelatoren, sogenannte Phytosiderophore (PS), ab und nehmen Fe(III)-PS-Komplexe auf. Während das Transportprotein des Fe(III)-PS-Komplexes in Mais, eine der Modellpflanze der Gramineen, bereits molekular charakterisiert wurde, sind die Komponenten, die an der Abgabe der PS beteiligt sind, noch nicht isoliert worden. Ziel dieses Projektes ist es daher, das YS3-Gen, welches direkt oder indirekt an der Abgabe von PS in Mais beteiligt ist, zu klonieren und charakterisieren. Hierzu soll ein kartengestützter Klonierungsansatz verwendet werden. Parallel dazu soll ein direktes Transposon-tagging mit Mutator- (Mu) und Activator/Dissociator- (Ac/Ds) Transposons durchgeführt werden. Mit den in diesen Experimenten unabhängig generierten ys3-Allelen, soll schließlich der Nachweis geführt werden, dass das richtige Gen kloniert wurde. Zum Abschluss der ersten Förderperiode soll eine erste funktionelle Charakterisierung des YS3 Gens durchgeführt werden.
Ziel des Projektes ist es, die Bedeutung wandernder Sandrippel für das mikrobielle Nahrungsnetz, den Kohlenstofffluss und den Metabolismus in Fließgewässerökosystemen aufzuklären. Die etablierten Konzepte zur Sedimentstörung in der Fließgewässerökologie fokussieren auf katastrophale Hochwasserereignisse, die tiefe Erosionen und drastische Verlagerungen der Sedimente bewirken. In Gewässern mit einem hohen Anteil sandiger Sedimente kommt es allerdings bereits bei geringen Abflüssen zu einer periodischen Umlagerung der Bettsedimente in Form wandernder Sandrippel. Diese Sandrippel bedecken, abhängig von der Sedimentfracht, zunehmende Bereiche der Gewässersohle, streckenweise sogar bis zu 100%. Aufgrund des weltweit zunehmenden Feinsedimenteintrags aus den Einzugsgebieten sind Sandrippel ein weit verbreitetes Phänomen in Bächen und Flüssen. Dennoch gibt es zum Einfluss der Sandrippel auf die Fließgewässerökologie nur sehr wenige Untersuchungen, deren Ergebnisse sich teilweise widersprechen. Wir postulieren, dass wandernde Sandrippel abhängig von ihrem Deckungsgrad auf der Sohle das mikrobielle Nahrungsnetz, den Kohlenstofffluss und den Metabolismus des gesamten Gewässers bestimmen. In originären experimentellen Ansätzen untersuchen wir i) die Auswirkungen der Sedimentumlagerung innerhalb wandernder Sandrippel, ii) die Interaktion der Rippelbereiche mit den umliegenden stabilen Sohlbereichen eines Gewässerabschnitts und den Gesamtmetabolismus im Abschnitt und iii) den Return (= Dynamik nach Beendigung der Sedimentumlagerung). Die Bewegung der Sande in wandernden Sandrippeln wird in einer Mikrokosmenanlage simuliert und der Einfluss von Umlagerungsfrequenz, Licht- und Nähstoffregime auf die Respiration, die Primärproduktion und das mikrobielle Nahrungsnetz untersucht. Die Auswirkungen zunehmender Bedeckung der Sohle mit wandernden Sandrippeln auf nahe stabile Sohlbereiche und den Gesamtmetabolismus von Gewässerabschnitten werden in 16 Rinnen einer Fließgewässersimulationsanlage erforscht. In diesen Experimenten werden zudem der Return von mikrobiellen Gemeinschaften und Gesamtmetabolismus mit erfasst. Die Experimente werden ergänzt und validiert durch in situ Messungen in Bächen und Flüssen. Dabei werden die abiotisch Bedingungen im Porenraum wandernder Sandrippel und naheliegender stabiler Sande sowie der lokale Metabolismus mit einer neu entwickelten Sonde gemessen und das mikrobielle Nahrungsnetz und der Kohlenstofftransfer in diesen Sohlbereichen erfasst. Die Synthese der Ergebnisse wird Klarheit schaffen über die Bedeutung wandernder Sandrippel für die mikrobiellen Gemeinschaften und den Stoffumsatz in Fließgewässern. Die zu erwartenden Erkenntnisse werden auch eine bessere Bewertung wandernder Sandrippel ermöglichen und sind somit Grundlage für Schutz und Management der Gewässerfunktionen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 18 |
| Europa | 6 |
| Kommune | 5 |
| Land | 26 |
| Weitere | 628 |
| Wirtschaft | 6 |
| Wissenschaft | 1313 |
| Zivilgesellschaft | 29 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 228 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 1730 |
| Taxon | 1 |
| Text | 3 |
| unbekannt | 17 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 20 |
| Offen | 1959 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1592 |
| Englisch | 561 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 1 |
| Datei | 219 |
| Dokument | 24 |
| Keine | 1206 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 540 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1138 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1979 |
| Luft | 1102 |
| Mensch und Umwelt | 1973 |
| Wasser | 972 |
| Weitere | 1957 |