6 Varianten organische Duengung, 1 Variante ohne organische Duengung in Kombination mit 4 Varianten Mineralduengung = 28 Varianten. Organische Varianten: I = 250 dt/ha Tiefstallmist, II = 300 dt/ha Stapelmist, III = 300 dt/Ha Frischmist, IV = 60 dt/ha Gerstenstroh, V = 250 dt/ha Kompostmist, VI = 17-stuendiger Schafpferch, VII = ohne organische Duengung. Die organische Duengung erfolgt jedes dritte Jahr zur Hackfrucht. In der Fruchtfolge Zuckerrueben - Weizen - Hafer werden folgende Parameter erfasst: Ertraege, Naehrstoffumsatz, Naehrstoffbilanz, Naehrstoffuntersuchungen im Boden, bodenbiologische Untersuchungen, Klimafaktoren.
Veraenderungen im physiologisch-chemischen Bereich, die durch Anwesenheit von Pollutantien, insbesondere chemischen, verursacht werden, soweit sie DNA-, RNA und/oder Proteinsynthese betreffen. In der Gruppe stehen alle Enzyme und viele hoehere Komplexe zur Verfuegung. Bisher wird an wenigen biologischen Modellen gearbeitet, wie Klaerschlamm, Spongien, Echinodermata, Moos. Ziel ist es, Induktionsvorgaenge und die daraus folgenden Regulationsfolgen, wie sie unter Umwelt-relevanten Bedingungen hervorgerufen werden, zu verstehen.
Die Akkumulation von Methan (CH4) in sauerstoffhaltigen Wasserschichten wurde kürzlich für viele Binnengewässern und Ozeangebiete beschrieben. In unserem DFG-Projekt Aquameth (GR1540/21-1) haben wir daher die wichtigste Literatur in einem Review zusammengefasst und die möglichen Mechanismen für dieses Phänomen im Stechlinsee evaluiert. Indem wir ein online System für CH4 Messungen entwickelt haben, konnten wir die enge Kopplung der räumlich-zeitlichen Dynamik von Algen (z.B. Blaualgen und Cryptophyten) und CH4 in den oxischen Wasserschichten des Sees zeigen. Obwohl der vor kurzem beschriebene Methylphosphonat-Metabolismus im See vorkommt, haben wir zahlreiche Hinweise, dass Algen das CH4 während der Photosynthese direkt produzieren. Jedoch sind die genauen Mechanismen sowie der Anteil des im sauerstoffreichen Wasser gebildeten CH4 am gesamten CH4 Fluss in die Atmosphäre unklar. Durch die Kombination der Expertise von zwei etablierten Arbeitsgruppen, die sich ideal ergänzen, möchten wir die genaue Chemie und Biologie der CH4 Bildungs- und Oxidations-prozesse untersuchen, um die Rolle von Seen für den regionalen und globalen CH4 Kreislauf besser zu verstehen. Daher soll das komplette CH4 Budget von zwei Seen detailliert quantifiziert werden, d.h. CH4-Quellen und -Senken werden mit einem Massenbalance-Ansatz untersucht und mit in situ Inkubationsexperimenten verknüpft. Unsere zwei ausgesuchten Seen (Stechlinsee und Willersinnweiher) repräsentieren zwei Hauptseentypen der gemäßigten Zone (tief/Nährstoff-arm und flach /Nährstoff-reich), die gut von beiden Institutionen untersucht und biogeochemisch charakterisiert wurden. In diesen Seen hängen die spezifischen Prozesse der CH4 Bildung, Akkumulation und Freisetzung in die Atmosphäre von dem komplizierten Wechselspiel von physikalischen, chemischen und biologischen Faktoren sowie bestimmten Organismen ab. Daher ist unser Hauptziel, dieses komplizierte Wechselspiel zwischen Umweltvariablen und den CH4 Prozessen und ihre globale Bedeutung zu entschlüsseln. Unser Hypothesen sind: (1) Die Methanproduktion ist direkt mit der Photosynthese verbunden und CH4 kann bei bestimmten Umweltbedingungen, z.B. Nährstofflimitation, direkt von photo-autotrophen Organismen gebildet werden. (2) Die Methanbildung ist von der -oxidation durch die räumlich-zeitliche Trennung der methanotrophen Aktivität in sauerstoffhaltigen Wasserkörpern entkoppelt. (3) Methan an der Temperatursprungschicht ist das Produkt aus einem komplizierten Wechselspiel von biologischen, chemischen und physikalischen Prozessen. (4) Die erhöhten CH4 Konzentration in der oberen oxischen Wasserschicht erleichtert den Gasaustausch mit der Atmosphäre. Obwohl die CH4 Anreicherung in den oberen Wasserschichten stark vernachlässigt wurde, könnte sie eine wichtige fehlende Verbindung im globalen CH4 Budget sein. Um diese Hypothesen zu überprüfen, sollen Feld- und Labormessungen gemeinsam durch beide Teams durchgeführt werden.
Unser Wissen zur Ökologie und Bedeutung von Mikroorganismen in Böden ist umfassend. Dies gilt im Gegensatz dazu nicht für die Ökologie der Viren. Erkenntnisse dazu hinken dem Kenntnisstand aus aquatischen Lebensräumen weit hinterher. Böden beherbergen eine große Anzahl an Viren und das Viren - Wirt Verhältnis liegt meist deutlich über jenem in aquatischen Systemen. Unterschiede in den Virenpopulationen können teilweise auf unterschiedliche Bodencharakteristika (pH, Wassergehalt, Anteil an organischem Material) erklärt werden. Dies lässt den Schluss zu, dass Unterschiede in der Landnutzung entsprechend die Virenabundanz als auch Viren - Wirt Interaktionen beeinflussen. In Böden tragen bis zu 68% aller Bakterien induzierbare Prophagen, ein Hinweis darauf, dass die Heterogenität im Boden und die ungleiche Verteilung der Mikroorganismen eine lysogene Vermehrung von Viren selektiert. Dies hat zur Folge, dass der Austausch von genetischer Information zwischen Virus und Wirt vorwiegend durch Transduktion stattfindet. Bis dato analysierte Virenmetagenome aus dem Boden bestanden bis zu 50% aus transduzierten Genen prokaryotischen Ursprungs. Obwohl davon ausgegangen werden kann, dass Viren im Boden, wie für aquatische Lebensräume gezeigt, einen signifikanten Einfluss auf die räumliche und zeitliche Dynamik ihrer Wirte (Killing the Winner Hypothese) und deren kontinuierliche Anpassung (Red Queen Hypothese), wichtige Ökosystemfunktionen und biogeochemische Prozesse haben, kennen wir die Art und Häufigkeit der Interaktionen nicht und empirische Daten fehlen. Wir postulieren, dass Transduktion eine wichtige Rolle für die Resilienz von Böden unter intensiver Landnutzung spielt, da in diesen Böden i) die mikrobielle Diversität vergleichsweise niedrig ist, was zu einer erhöhten Sensitivität gegenüber Veränderungen in den Umweltbedingungen führt. Andererseits, ii) hat die durch Düngung erhöhte spezifische Aktivität von Mikroorganismen eine erhöhte Transduktionsrate zur Folge, da Viren für ihre Vervielfältigung auf metabolisch aktive Wirte angewiesen sind. Um unsere Hypothese zu überprüfen, werden wir an 150 Standorten der Biodiversitäts-Exploratorien und im Detail an einer Auswahl an Grünlandstandorten mit unterschiedlicher Intensität der Bewirtschaftung Untersuchungen durchführen. Analysiert wird die Beziehung zwischen Virenabundanzen und VBRs mit der Bewirtschaftung, der Vegetationsperiode und den vorherrschenden Umweltbedingungen. Zusätzlich untersuchen wir mit Hilfe moderner molekularer Methoden die Zusammensetzung der Virengemeinschaften und ihre Diversität, sowie viren-assoziierte Funktionen prokaryotischen Ursprungs. Experimente zu Virus-Wirt Interaktionen und die Analyse von CRISPR like structures in den prokaryotischen Wirten werden Erkenntnisse zu der Ökologie bakterieller Gemeinschaften liefern. Nicht zuletzt werden wir Viren von abundanten Bodenbakterien (z.B. Pseudomonaden) für vergleichende Genomanalysen und Kreuzinfektionsversuche isolieren.
Die Wechselwirkungen von solaren Strahlungsflüssen und biologischen Prozessen haben fundamentale Auswirkungen auf physikalische Prozesse, Verfügbarkeit von Nährstoffen und Primärproduktion in den oberen Ozeanschichten, sowie den Austausch von Gasen mit der atmosphärischen Grenzschicht. Durch die Absorption solarer Strahlung tragen optisch aktive Wasserinhaltsstoffe zur Erwärmung der oberflächennahen Ozeanschichten bei und beeinflussen so über die Temperaturabhängigkeit der Stoffwechselraten von marinem Phytoplankton Primärproduktion und Export von Biomasse. Aufgrund der im Vergleich mit dem offenen Ozean stärker variablen Konzentrationen von anorganischen Schwebstoffen und CDOM (coloured dissolved organic matter, im Folgenden als Gelbstoff bezeichnet) ist die Zusammensetzung der Wasserinhaltsstoffe in Küstengewässern und Schelfmeeren oftmals durch eine hohe Heterogenität gekennzeichnet. Die Bildung von Gelbstoff und Änderungen in dessen Zusammensetzung aufgrund nicht-konservativer Prozesse hängen dabei in hohem Maße von der Lichtverfügbarkeit, weiterer Umweltbedingungen sowie der Zusammensetzung des Phytoplanktons ab. Darüber hinaus haben heterogene Verteilungen von Phytoplanktonpigmenten und anderen Wasserinhaltsstoffen Auswirkungen auf sub-mesoskalige vertikale Mischungsprozesse und advektive Flüsse, und damit auch auf Wassertemperatur und dichte, sowie das oberflächennahe Nährstoffangebot. Ein gutes Verständnis der Energieflüsse an der Ozeanoberfläche und in den oberen Ozeanschichten sowie deren Auswirkungen auf den Wärmehaushalt in Küstengewässern und Schelfmeeren ist von großer Bedeutung für die Modellierung des regionalen ozeanischen Klimas. Das vorgeschlagene Projekt hat zum Ziel, den Beitrag von optisch aktiven Wasserinhaltsstoffen (einschließlich Phytoplankton, Gelbstoff und anorganischen Schwebstoffen) zu den Energieflüssen in den oberen Ozeanschichten und durch die Ozeanoberfläche hindurch zu quantifizieren. Es soll untersucht werden, inwieweit die heterogene Verteilung von Wasserinhaltsstoffen die sub-mesoskaligen vertikalen turbulenten Austauschvorgänge und advektiven Flüsse beeinflusst, und inwieweit die Lichtattenuation durch Gelbstoff Auswirkungen auf die Zusammensetzung des Phytoplanktons hat. Zu diesem Zweck soll ein gekoppeltes Atmosphäre Ozean Zirkulationsmodell mit integriertem bio-optischem Modul synchron mit einem Atmosphäre Ozean Strahlungstransportmodell betrieben werden, so dass Erwärmungsraten aufgrund hochvariabler Konzentrationen von optisch aktiven Inhaltsstoffen mit hoher Genauigkeit berechnet, und so deren Auswirkungen auf die biophysikalischen Prozesse im Ozean analysiert werden können.
Eine moeglichst genaue Kenntnis der Wirkungen von Immissionskomponenten im pflanzlichen Stoffwechsel ist wichtig fuer die Frueherkennung von immissionsbedingten Pflanzenschaedigungen, das Verstaendnis des Schaedigungsverlaufs und die Festsetzung von Immissionsgrenzwerten zum Schutze der Pflanzen. Trotz einer grossen Anzahl von Publikationen auf diesem Gebiet weiss man ueber diese Vorgaenge auf der biochemischen Ebene noch wenig. Bei den in der Begasungsanlage der EAFV durchgefuehrten Versuchen an Waldbaeumen standen Reaktionen der CO2-Fixierung, sowie Aenderungen im Schwefelmetabolismus im Vordergrund.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1748 |
| Europa | 70 |
| Kommune | 5 |
| Land | 57 |
| Weitere | 1 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 1170 |
| Zivilgesellschaft | 20 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 228 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 1729 |
| Taxon | 1 |
| Text | 3 |
| unbekannt | 17 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 20 |
| Offen | 1958 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1591 |
| Englisch | 561 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 1 |
| Datei | 219 |
| Dokument | 4 |
| Keine | 1206 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 544 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1137 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1978 |
| Luft | 1102 |
| Mensch und Umwelt | 1972 |
| Wasser | 973 |
| Weitere | 1956 |