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Found 1017 results.

Die Rolle von Viren beim mikrobiellen Schadstoffabbau

Die Verunreinigung unserer Wasserressourcen mit organischen Schadstoffen, wie etwa Öl-bürtigen Kohlenwasserstoffen, ist ein ernstzunehmendes Problem und hat vielerorts bereits zu einer chronischen Belastung des Grundwassers geführt. Der biologische Abbau ist der einzige natürliche Prozess, der im Untergrund zu einer Schadstoffreduktion führt. Als Steuergrößen gelten hier die Anwesenheit von Abbauern (Mikroorganismen) und die Verfügbarkeit von Elektronenakzeptoren und Nährstoffen. In den letzten Jahren wurde zudem die Bedeutung dynamischer Umweltbedingungen (z.B. Hydrologie) als wichtige Einflussgröße erkannt. Ein wichtiger Aspekt wurde jedoch bisher nicht in Betracht gezogen, nämlich die Rolle der Viren bzw. Phagen. Viren sind zahlenmäßig häufiger als Mikroorganismen und ebenso ubiquitär vorhanden. Mittels verschiedener Mechanismen können sie einen enormen Einfluss auf die mikrobiellen Gemeinschaften ausüben. Einerseits verursachen sie Mortalität bei ihren Wirten. Andererseits können sie über horizontalen Gentransfer den Wirtsstoffwechsel sowohl zu dessen Vorteil als auch Nachteil modifizieren. In den vergangenen Jahren konnten verschiedene mikrobielle Phänomene der Aktivität von Viren zugeschrieben werden. Die klassische Ansicht, dass Viren ausschließlich Parasiten sind, ist nicht mehr zutreffend. Als Speicher und Überträger von genetischer Information ihrer Wirte nehmen sie direkten Einfluss auf biogeochemische Stoffkreisläufe sowie auf die Entstehung neuer Schadstoffabbauwege. Biogeochemische Prozesse in mikrobiell gesteuerten Ökosystemen wie dem Grundwasser und die dynamische Entstehung und Anpassung an neue Nischen als Folge von Veränderungen der Umweltbedingungen kann nur verstanden werden, wenn der Genpool in lytischen und lysogenen Viren entsprechend mit berücksichtigt wird. Das Projekt ViralDegrade stellt Paradigmen in Frage und möchte eine völlig neue Perspektive hinsichtlich der Rolle der Viren beim mikrobiellen Schadstoffabbau eröffnen, welche zur Zeit noch als Black Box behandelt werden. ViralDegrade postuliert, dass Viren (i) durch horizontalen Gentransfer und den Einsatz von metabolischen Genen den Wirtsstoffwechsel modulieren (Arbeitshypothese 1) und (ii) für den temporären Zusammenbruch von dominanten Abbauerpopulationen und, damit verbunden, für den Wechsel zwischen funktionell redundanten Schlüsselorganismen verantwortlich sind (Arbeitshypothese 2). Sorgfältig geplante Labor- und Felduntersuchungen und vor allem der kombinierte Einsatz von (i) neu entwickelten kultivierungsunabhängigen Methoden, wie etwa dem Viral-Tagging, und (ii) ausgewählten schadstoffabbauenden aeroben und anaeroben Bakterienstämmen, garantieren neue Erkenntnisse zur Rolle der Viren beim mikrobiellen Schadstoffabbau sowie ähnlichen mikrobiell gesteuerten Prozessen. Ein generisches Verständnis der Vireneinflüsse wird zudem zukünftig neue Optionen für die biologische Sanierung eröffnen.

Erarbeitung neuer Methoden fuer den Wasserschutz und die Abfallbeseitigung

Ziel: Erarbeitung neuer Messmethoden; Aufstellen von Messwertkatastern; Interpretation der Messergebnisse in bezug auf Morbiditaet und Mortalitaet.

Akklimatisierung und Mortalität: Wie europäische Wälder auf den zunehmenden Trockenstress reagieren

Die jüngste Zunahme in der Häufigkeit und Dauer trockener Sommer in Europa stellt die Anpassungsfähigkeit vieler Baumarten auf die Probe und führt zu einem weitverbreiteten Rückgang der Produktivität und oftmals sogar zum Absterben ganzer Wälder. Die Geschwindigkeit dieser klimatisch bedingten Veränderungsprozesse stellt langjährige Bewirtschaftungspraktiken infrage und zeigt die Notwendigkeit, Wachstumsraten und Bestandsdynamik unter veränderten Umweltbedingungen zu bewerten und zu modellieren. Die hier beantragte Studie analysiert interregionalen Klima-Wachstums-Reaktionen von Bäumen, um deren Widerstandsfähigkeit und Akklimatisierung unter zukünftigen Klimabedingungen einschätzen zu können. Die Analyse konzentriert sich auf eine der bedeutsamsten mitteleuropäischen Baumarten (Pinus sylvestris L.) und die Beziehung zwischen Holzanatomie und Klimavariabilität vor, während und nach vergangenen Dürreereignissen. Ziel des Forschungsvorhabens ist die Ableitung statistisch verifizierbarer Schätzgrößen zur Akklimatisationsfähigkeit von Kiefern unter Verwendung eines Jahrringnetzwerks lebender und abgestorbener Bäume in Zentraleuropa. Im Rahmen des Projekts werden 17 neue Waldstandorte beprobt, Messungen von 20 weiteren Standorten aktualisiert und bestehende Daten von mehr als 300 Standorten integriert. Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle (GLMM) werden verwendet, um die Schätzungen der Akklimatisierungskapazität raum-zeitlich zu extrapolieren und Eignungsprojektionen für europäische Kiefernbestände unter Berücksichtigung unterschiedlicher Szenarien zu entwickeln. Mit diesem Ansatz werden folgende Projektziele verfolgt: (i) Ein neues subkontinentales, dendrochronologisches Netzwerk lebender und abgestorbener Bäume zur statistischen Bewertung von Trockenheitsauswirkungen. (ii) Die Quantifizierung der Akklimatisierungskapazität von Pinus sylvestris im europäischen Verbreitungsgebiet. (iii) Eine räumlich differenzierte Schätzung der Widerstandsfähigkeit und künftigen Eignung von Wäldern in verschiedenen Klimawandelszenarien bis in das Jahr 2100. Ein wesentlicher Bestandteil des Proposals ist die Integration umfangreicher empirischer Daten von Hunderten von Jahrringstandorten und Modellierung zur Abschätzung der Akklimatisierungskapazität und Leistungsfähigkeit europäischer Kiefernwälder. Somit zielt das Projekt darauf ab, einen Beitrag zu den laufenden Bemühungen nachhaltiger Forstwirtschaftsstrategien unter den Bedingungen des Klimawandels zu leisten.

Quantifizierung der Auswirkungen von Blitzschlägen auf die Dynamik und Kohlenstoffspeicherung von Wäldern mithilfe eines dynamischen globalen Vegetationsmodells

Blitze stellen einen bedeutenden, jedoch oft unbeachteten Störfaktor in Waldökosystemen dar, deren potenzielle Auswirkungen derzeit unterschätzt werden. Jüngste Forschungen in einem tropischen Wald in Panama haben ergeben, dass jeder Blitzschlag durchschnittlich zum Tod von 3,5 Bäumen führt und dass Blitze für über 40% der Mortalität großer Bäume verantwortlich sind. Angesichts einer erwarteten Zunahme der Blitzaktivitäten in einem wärmeren Klima wird die durch Blitze verursachte Baummortalität die Walddynamik in Zukunft voraussichtlich noch stärker beeinflussen. Aktuelle dynamische globale Vegetationsmodelle berücksichtigen jedoch keine Blitzschäden an Bäumen. Dies könnte zu erheblichen Verzerrungen bei der simulierten Waldstruktur, Zusammensetzung, Kohlenstoffspeicherung und Ökosystemdienstleistungen unter heutigen und zukünftigen Umweltbedingungen führen. Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Forschungslücke zu schließen, indem blitzbedingte Baummortalität in das etablierte dynamische globale Vegetationsmodell LPJ-GUESS implementiert wird. Ich werde die blitzbedingte Mortalität basierend auf der lokalen Blitzhäufigkeit, Baumdurchmessern und Baumdichte berechnen und dabei berücksichtigen, dass die Mortalität pro Einschlag für große, eng beieinanderstehende Bäume am höchsten ist. Nach erfolgreicher lokaler Evaluierung werde ich globale Simulationen durchführen, um Einblicke darüber zu gewinnen, wie Blitze Waldökosysteme in verschiedenen Regionen prägen und um die Bedeutung von blitzbedingter Baummortalität im Vergleich zu anderen Absterbeursachen abzuschätzen. Darüber hinaus werde ich zukünftige Simulationen durchführen, die von Projektionen des Klimawandels sowie Änderungen in der Blitzhäufigkeit angetrieben werden, um das Fortbestehen der Waldkohlenstoffsenke unter globalen Umweltveränderungen zu untersuchen. Schließlich wird die Darstellung von Blitzen in LPJ-GUESS es mir auch ermöglichen, deren indirekten Auswirkungen auf die Vegetation zu untersuchen, indem sie andere Störungen wie Waldbrände, Insektenausbrüche oder Windwürfe begünstigen. Das übergeordnete Ziel des Projekts besteht darin, die Bedeutung von blitzbedingter Baummortalität in Waldökosystemen zu bewerten und die ökologischen Risiken und Auswirkungen, die mit einer zunehmenden Blitzhäufigkeit einhergehen, abzuschätzen. Letztendlich wird die Integration blitzbedingter Mortalität in LPJ-GUESS zu verlässlicheren Simulationen der Kohlenstoffspeicherung von Wäldern führen und somit wertvolle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen in Bezug auf Landnutzungsstrategien zum Klimaschutz, Naturschutz und Anpassung liefern.

Umweltfaktoren und Mortalitaet im Rhein-Neckar-Gebiet - oekologisch epidemiologische Analyse der Mortalitaet in Grossstaedten

Im Anschluss an eine oekologische Aggregatstudie ueber die Mortalitaet in den einzelnen Stadtbezirken Mannheims im Rahmen einer Analyse der Krebsmortalitaet im Rhein-Neckar-Raum sollen Beziehungen zwischen Wohngebiet und Sterblichkeit an bestimmten Todesursachen untersucht werden. Die Studie dient der Untersuchung der Frage, wie lange vor dem Tode Personen am Ort des Todes, also der auf der Todesbescheinigung oder Sterbefall-Zaehlkarte angegebenen Adresse gelebt haben. Diese Untersuchung eines Dosis(=Zeitdauer)-Wirkungs-Effekts dient damit gleichzeitig der Validierung aehnlicher Aggregatstudien auf der Basis der regionalen Sterblichkeit.

Einfluss von Temperaturbedingungen auf das Wachstum von Legionellenarten in komplexen biologischen Systemen der Abwasserbehandlung

Pathogene Legionellenarten, wie Legionella pneumophila, können die Legionärskrankheit, eine schwere Lungeninfektion mit einer Sterblichkeit von 5-10 %, verursachen. Sie werden durch das Einatmen von Legionellen-kontaminierten Aerosolen aus künstlichen Wassersystemen, wie zum Beispiel Kühltürme, Trinkwassernetzwerke und Kläranlagen, übertragen. Die Legionärskrankheit hat in Europa in der Zeit von 2015 bis 2019 um 65 % zugenommen. Es ist davon auszugehen, dass die Legionärskrankheitsfälle, die aus Kläranlagen entspringen, aufgrund der zunehmenden Wiederverwendung von Abwasser und wegen des Klimawandels weiter steigen werden. Das Letztere wird sich insbesondere auf die Abwassertemperaturen und die mikrobielle Zusammensetzung von Abwässern auswirken. Eine Lösung zur Verhinderung der Legionellenvermehrung in Kläranlagen mit warmen Abwassertemperaturen (>23 °C) steht mangels Grundlagenforschung nach unserem Kenntnisstand nicht zur Verfügung. Das Ziel dieses Antrages ist es, die Temperaturbedingungen zu definieren, die das Wachstum von pathogenen Legionella spp. aus Kläranlagen begünstigen, unter Berücksichtigung konstanter und dynamischer Temperaturverhältnisse. Dafür sollen Isolate aus behandeltem Abwasser oder Belebtschlamm von fünf verschiedenen Kläranlagen, die warme Abwässer behandeln, bei fünf verschiedenen Temperaturen zwischen 20 °C und 40 °C kultiviert werden. Um die Wirkung dynamischer Temperaturbedingung zu untersuchen, soll die Temperatur in der Mitte der exponentiellen Wachstumsphase um 5 °C innerhalb einer kurzen Zeitspanne erhöht werden. Die Wachstumsparameter der getesteten Legionellenarten sollen vor und nach der Störung verglichen werden. Aufgrund unserer Erfahrungen bei vergangenen Überwachungsprojekten von Legionella spp. in Kläranlagen wurde ein schneller Temperaturanstieg von 5 °C ausgewählt. Die isolierten Legionellenarten sollen anhand der Kultivierungsmethode aus der biologischen Behandlungsstufe gewonnen werden. Die Arten der Isolate und die Legionellendiversität in der biologischen Stufe soll durch eine gattungsspezifische Next-Generation-Sequencing identifiziert werden. Für das Temperaturexperiment werden Isolate ausgewählt, die sowohl die Kerngemeinschaft der Legionellen, die in allen fünf Kläranlagen vorhanden ist, als auch die einzigartigen Stammtypen, die nur in bestimmten Kläranlagen vorkommen, abdecken. Die Integration der Ergebnisse der Abwasser-/Kläranlagencharakterisierung, der Legionellendiversität und des temperaturabhängigen Wachstums von den Legionellenisolate wird unser Verständnis über die Rolle von Kläranlagen als ökologische Nische für das Legionellenwachstum verbessern. Unsere Erkenntnisse können verwendet werden, um die Überwachung von Legionellen in Kläranlagen zu verbessern und sie sollen die Entwicklung von Strategien zum Umgang mit plötzlichen Temperaturänderungen in Kläranlagen und Abwasserwiederverwendungsanlagen unterstützen.

Daily HUME: Daily Homogenization, Uncertainty Measures and Extremes (Homogenisierung täglicher Daten, Fehlermaße und Extreme)

Global change not only affects the long-term mean temperature, but may also lead to further changes in the frequency distribution and especially in their tails. The study of the whole frequency distribution is important as, e.g., heat and cold waves are responsible for a considerable part of morbidity and mortality due to meteorological events. Daily datasets are essential for studying such extremes of weather and climate and therefore the basis for political decisions with enormous socio-economic consequences. Reliably assessing such changes requires homogeneous observational data of high quality. Unfortunately, however, the measurement record contains many non-climatic changes, e.g. homogeneities due to relocations, new weather screens or instruments. Such changes affect not only the means, but the whole frequency distribution. To increase the quality and reliability of global daily temperature records, we propose to develop an automatic homogenisation method for daily temperature data that corrects the frequency distribution. We propose to describe homogenisation as an optimisation problem and solve it using a genetic algorithm. In this way, entire temperature networks can be homogenised simultaneously leading to an increase in sensitivity, while avoiding setting false (spurious) breaks. By not homogenising the daily data directly, but by homogenising monthly indices (probably the monthly moments), the full power and understanding of monthly homogenization methods can be carried over to the homogenisation of daily data. Furthermore, in an optimisation framework, the optimal temporal correction scale can be determined objectively and straightforwardly, that is whether the corrections are best applied annually (all twelve months get the same correction), semi-annually, seasonally or monthly. All three aspects are new: the simultaneous homogenisation of an entire network, the objective selection of the degrees of freedom of the adjustments and of the temporal averaging scale of the correction model. This new method will be applied to homogenise the temperature datasets of the International Surface Temperature Initiative. This large dataset necessitates an automatic homogenisation method. To validate the method, we will generate an artificial climate dataset with known inhomogeneities. To be able to generate such a validation dataset with realistic inhomogeneities, we need to understand the nature of inhomogeneities in daily data much better. Therefore, we intend to collect and study parallel measurements (two set-ups at one location), which allow us to study the changes in the frequency distribution if one set-up is replaced by the other. Finally, we will study and quantify the uncertainties due to persistent errors remaining in the dataset after homogenisation and utilise this to improve the accuracy of the homogenisation algorithm. The knowledge of uncertainties is also indispensable for climatologists using the homogenised data.

Bewertung der physiologischen Plastizität und genetischen Variabilität der Kiefer (Pinus sylvestris L.) an ihrer westlichen Verbreitungsgrenze unter den Bedingungen des Klimawandels, Teilvorhaben 4: Bewertung der genetischen Variabilität der Kiefer auf der Grundlage von neutralen Genmarkern

Forschergruppe (FOR) 2936: Klimawandel und Gesundheit in Afrika südlich der Sahara, Teilprojekt: Gesamtwirtschaftliche Effekte von Gesundheitsauswirkungen des Klimawandels sowie Anpassungsstrategien - eine allgemeine Gleichgewichtsanalyse

Klimawandel kann die menschliche Gesundheit auf verschiedenen Wegen beeinflussen: Typische Wirkungspfade in Sub-Sahara Afrika sind verringerte Erträge in der Landwirtschaft, Hitzestress und Änderungen in der Malariaprävalenz. Diese biophysikalischen und Gesundheitseffekte haben wiederum Auswirkungen auf ökonomische Systeme, z. B. über Nahrungsmittelmärkte oder Änderungen des Umfangs der Erwerbsbevölkerung oder der Arbeitsproduktivität sowie der Bevölkerungsgröße und -zusammensetzung. Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist die Analyse verschiedener, simultan auftretender Auswirkungen des Klimawandels auf die Gesundheit und damit die Volkswirtschaft sowie entsprechende Anpassungsstrategien im Rahmen eines dynamischen allgemeinen Gleichgewichtsmodells mit einer hohen räumlichen Auflösung sowie differenzierter Darstellung von Haushalten und Produktionsfaktoren. Dieses Ziel basiert auf zwei Beobachtungen bzgl. des Standes der Forschung sowie der Ergebnisse aus der ersten Phase der Forschergruppe: i) Die Zeitdimension ist relevant, weil Anpassungsstrategien häufig frühe Investitionen erfordern, die erst später zu Wohlfahrtsgewinnen führen. ii) Die Auswirkungen von Hitzestress und Malaria sowie die Änderungen der Produktivität von Nutzpflanzen sind sowohl in Bezug auf die Region wie auch auf Haushaltsgruppen differenziert und haben starke Implikationen für die Verteilung der Wohlfahrtswirkungen und damit politische Umsetzbarkeit von Anpassungsstrategien. Eine dynamische Modellspezifikation, die Entwicklungen über die Zeit explizit abbildet, ermöglicht relevante Analysen. So können kurzfristig hohe Investitionen in Anpassungsmaßnahmen langfristig starke Wohlfahrtsvorteile erbringen. Um Ihre Umsetzung zu ermöglichen, müssen allerdings Maßnahmenmixe umgesetzt werden, die auch hinreichend kurzfristige Vorteile beinhalten. Außerdem kann in einem dynamischen Modellrahmen die Veränderung der demographischen Struktur der Bevölkerung abgebildet werden, die sich durch klimainduzierte Veränderungen der Mortalität ergibt. Aus dem übergeordneten Ziel werden zwei Teilziele abgeleitet: 1) Eine Weiterentwicklung des komparativ-statischen Einzelland-CGE-Rahmens zu einem dynamischen Modellansatz, 2) eine verbesserte Analyse der Effektivität und Effizienz ausgewählter Anpassungsstrategien. Das Arbeitsprogramm umfasst vier Projektphasen: 1) Entwicklung eines dynamischen Modellrahmens, 2) Analyse verschiedener Anpassungsstrategien in der komparativ-statischen Modellspezifikation, 3) Analyse verschiedener Anpassungsstrategien in der dynamischen Modellspezifikation, 4) Analyse integrierter Szenarien, die die verschiedenen Wirkungspfade und ausgewählte Anpassungsstrategien simultan umfassen.

Forschergruppe (FOR) 2936: Klimawandel und Gesundheit in Afrika südlich der Sahara, Teilprojekt: Treiber, Muster und gesundheitliche Folgen von Mobilitätsreaktionen - Aufbau eines Simulationstools für vorausschauende Klimaschutzmaßnahmen

Der Klimawandel ist mit Risiken für das Leben, die Gesundheit und den Wohlstand von Menschen verbunden und kann zu Mobilitätsreaktionen wie kurz- oder langfristigen Bewegungen, Mobilität, Vertreibung und Migration führen, beispielsweise in Bezug auf Überschwemmungen, Temperaturextreme und schwere Dürren mit Auswirkungen auf die Wasser- und Ernährungssicherheit. Das übergeordnete Ziel von P8 besteht darin, neues Wissen über die Treiber, Muster und gesundheitlichen Auswirkungen von Mobilitätsreaktionen in Bezug auf Klima- und Wetterschwankungen in Subsahara-Afrika zu generieren und ein Instrument für vorausschauende Klimaschutzmaßnahmen zu entwickeln, das dazu beitragen kann, Interventionen anzuleiten, die dies anstreben Verringerung der negativen gesundheitlichen Auswirkungen von Mobilitätsreaktionen. Die Arbeit basiert auf lokalen Daten von zwei HDSS-Standorten in Kenia und Burkina Faso von CP1 und P4. Unsere Ziele sind insbesondere: 1.) Führen Sie maschinelle Lernmethoden durch, um die wichtigsten Treiber von Mobilitätsreaktionen in Bezug auf Klimavariabilität und Wetter im Kontext anderer Nicht-Klimatreiber zu identifizieren. 2) Durchführung epidemiologischer Analysen zur Beziehung zwischen verschiedenen Arten von Mobilitätsreaktionen und gesundheitlichen Ergebnissen, wie Mortalität, Morbidität, gesundheitsorientiertes Verhalten, Anthropometrie und soziale Gesundheitsdeterminanten auf der Grundlage der HDSS-Daten. 3.) Entwicklung eines agentenbasierten Modells unter Verwendung der Erkenntnisse und Parameter aus dem maschinellen Lernmodell in (1) und den epidemiologischen Modellen in (2) zur Simulation der Auswirkungen von Klimavariabilität und Wetter auf die Mobilitätsreaktion und die gesundheitlichen Auswirkungen in den HDSS-Populationen. 4.) Entwicklung eines Benutzer-Tools zur Information über vorausschauende humanitäre Maßnahmen in Bezug auf klimabedingte Mobilitätsreaktionen und gesundheitliche Auswirkungen auf der Grundlage des agentenbasierten Simulationsmodells aus (3).

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