Pflanzenmanagement- und Agrarsysteme erlangen international eine steigende Bedeutung. In der vorliegenden Studie werden Pappeln und Weiden mit einheimischen Pflanzenspezies kombiniert, um Agrarsysteme weiter zu verbessern. Zwei in landwirtschaftlichen Systemen relevante Schadstoffe (Cadmium und Stickstoff) wurden ausgewählt, um die Pflanzen bezüglich Phytoremediation und Effizienz von Schadstoffanreicherung in Pflanzenteilen zu untersuchen. Pflanzen-Mikroben-Interaktionen spielen eine Hauptrolle in Agrarsystemen, weshalb mikrobielle Veränderungen in der Rhizosphäre durch Schadstoffeintrag in Böden einen wichtigen Schwerpunkt darstellen. Um solche Veränderungen in einer pflanzenspezifischen, mikrobiellen Gemeinschaft zu detektieren werden Phospholipidfettsäuren (PLFA) im Boden bestimmt, da diese in allen lebenden Zellen vorkommen und nach Zelltod rasch abgebaut werden. Die erzielten Ergebnisse werden mit DNA-basierten Methoden zur Bestimmung mikrobieller Gemeinschaften verglichen. Weiterhin soll die Analytik von Terpenen, Flavonoiden und Fettsäuren im Pflanzenmaterial Auskunft über pysiologische Veränderungen von Pflanzen geben, welche durch die verschiedenen Schadstoffe ausgelöst werden. Ein 13CO2 Puls, welcher vor der Ernte appliziert wird, ermöglicht eine genaue Untersuchung, wie Pflanzenstoffwechsel und Kohlenstofftranslokation in die Rhizosphäre durch Schadstoffe verändert werden. In diesem Zusammenhang wird die Stabilisotopenanalytik von PLFA und DNA verglichen, sowie weitere 13C-Analysen des Pflanzenmaterials durchgeführt. Um den Schwerpunkt von Pflanzenmanagement Systemen zu vertiefen werden weitere Analysen von Pflanzenteilen (Wurzeln, Stamm, Blätter, Früchte, Samen) bezüglich Cadmium und Stickstoff durchgeführt. Massiv kontaminiertes Pflanzenmaterial kann für die Biogasproduktion verbrannt und anschließend zum Recycling kompostiert werden. Pflanzenteile mit hohem Stickstoffgehalt und fehlender Akkumulation von Cadmium kann als Tierfutter in Wintermonaten verwendet werden; eine Verwendung für kommerzielle Produkte ist ebenfalls denkbar und soll im Rahmen des Forschungsantrags untersucht werden.
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.
Seit einigen Jahren interessiert uns die Frage, in welcher Weise die Wirkung von Nitrosaminen zustande kommt. Dabei haben wir aufzeigen koennen, dass schon relativ bald nach Verabreichung von Nitrosaminen Regulations-Stoerungen in der Leber auftreten. Wir haben diese nachgewiesen ueber einen Einfluss auf die Induktion der Tyrosin-Aminotransferase und der Tryptophan-Oxygenase. Wir haben uns dann mit der Ursache dieser Stoerung befasst und dabei besonders die Methylierung von Nucleinsaeuren analysiert. Weiterhin interessiert uns der NAD-Poly-ADPR-Stoffwechsel. Schon wenige Minuten nach der Verabreichung von Nitrosaminen kommt es zu einem NAD-Abfall und zu einer Beeinflussung der Poly (ADPR)-Synthetase.
1. Akkumulation von Cd in den Nebennieren und Wirkungen auf den Metabolismus von Nebennierenrindenhormon. 2. Biokinetik von Jod, Cobalt und Chrom bei schwangeren Saeugetieren.
Untersuchung der Veraenderung der Mikroflora vor, waehrend und nach der Selbsterhitzung von Torf. Simulierung der Selbsterhitzung im Laborversuch unter kontrollierten Bedingungen. Untersuchung des Stoffwechsels von thermophilen Torforganismen, Isolierung und Charakterisierung von pflanzenwirksamen Stoffen, die bei der Selbsterhitzung von Torf entstehen.
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.
Viele polyzyklische aromatische Kohlenwasserstoffe sind krebserregend. Einige dieser kanzerogenen Kohlenwasserstoffe sind in unserer Umwelt allgegenwaertig, z.B. Benzpyren. Der Wirkungsmechanismus dieser Kohlenwasserstoffe im Organismus ist noch nicht vollstaendig aufgeklaert. Hier wird versucht, durch mikroskop-fluoreszenz-spektralphotometrische Messungen an lebenden Zellen Information ueber die Verteilung des Kohlenwasserstoffs und bestimmter Abbauprodukte innerhalb der Zelle zu erhalten.
Feststellen der Belastung von Lebensmitteln tierischen Ursprungs im Rahmen der Bakteriologischen Fleischbeschauung und an Tieren, speziell wildlebenden Tieren mit Pestiziden (Insektizide, Fungizide, Herbizide etc.). Aufgabe: Pruefen des Akkumulierens, des Recycling; Ausarbeiten von speziellen Untersuchungsmethoden, Erstellen von Untersuchungsplaenen, Untersuchung der Herkunft von Pestiziden, deren Uebergehen auf Lebensmittel und und Tiere und deren Metabolisierung.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1749 |
| Europa | 70 |
| Kommune | 5 |
| Land | 58 |
| Weitere | 1 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 1168 |
| Zivilgesellschaft | 20 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 227 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 1730 |
| Taxon | 1 |
| Text | 3 |
| unbekannt | 17 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 20 |
| Offen | 1958 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1592 |
| Englisch | 560 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 1 |
| Datei | 218 |
| Dokument | 5 |
| Keine | 1206 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 545 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1136 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1978 |
| Luft | 1101 |
| Mensch und Umwelt | 1972 |
| Wasser | 972 |
| Weitere | 1956 |