Barley (Hordeum vulgare) is an important cereal grain which serves as major animal fodder crop as well as basis for malt beverages or staple food. Currently barley is ranked fourth in terms of quantity of cereal crops produced worldwide. In times of a constantly growing world population in conjunction with an unforeseeable climate change and groundwater depletion, the accumulation of knowledge concerning cereal growth and rate of yield gain is important. The Nordic Genetic Resource Center holds a major collection of barley mutants produced by irradiation or chemical treatment. One phenotypic group of barley varieties are dwarf mutants (erectoides, brachytic, semidwarf, uzu). They are characterized by a compact spike and high rate of yield while the straw is short and stiff, enhancing the lodging resistance of the plant. Obviously they are of applied interest, but they are also of scientific interest as virtually nothing is known about the genes behind the development of plant dwarfism. The aim of this project is to identify and isolate the genes carrying the mutations by using state of the art techniques for gene cloning at the Carlsberg Laboratory. The identified genes will be connected with the mutant phenotype to reveal the gene function in general. One or two genes will be overexpressed and the resulting recombinant proteins will be biochemically and structurally characterized. The insights how the mutation effects the protein will display the protein function in particular. Identified genes and their mutant alleles will be tested in the barley breeding program of the Carlsberg brewery.
Die Erdatmosphäre unterliegt komplexen chemischen und dynamischen Prozessen, und eine genaue Kenntnis der Vertikalverteilung von Spurengasen und Aerosolen ist von größter Bedeutung für ein tiefgreifendes Verständnis des atmosphärischen Systems. Fernerkundungsmessungen sind bestens geeignet zur Bestimmung der atmosphärischen Vertikalstruktur. Boden- flugzeug- und satellitengebundene Fernerkundungsmessungen ermöglichen eine berührungslose Messung der atmosphärischen Zusammensetzung. Insbesondere stellt die Multi-Axiale Differentielle Absorptionsspektroskopie (MAX-DOAS) eine vielseitige und kostengünstige Methode zur Bestimmung der Vertikalverteilung zahlreicher Spurengase sowie von Aerosolen. Im Rahmen des beantragten Projektes wird ein neuartiger Auswertealgorithmus entwickelt, der eine vollständige Ausschöpfung des Informationsgehaltes von MAX-DOAS Streulichtmessungen zum Ziel hat. Im Gegensatz zu bisherigen Algorithmen erfolgen hierbei DOAS-Auswertung und Bestimmung des Vertikalprofils in einem einzigen Schritt. Von dieser gleichzeitigen Bestimmung von Vertikalprofilen von Spurengasen und Aerosolen direkt aus den gemessenen spektralen Radianzen erwarten wir eine signifikante Erhöhung des Gesamtinformationsgehaltes. Eine Simulation der breitbandigen spektralen Struktur, die in der traditionellen DOAS Analyse ignoriert wird, sowie eine explizite Modellierung der Rotations-Ramanstreuung (Ring-Effekt) liefern zusätzliche Informationen über den Zustand der Atmosphäre. Eine Kopplung eines T-Matrix- und/oder Mie-Streumodells an ein Strahlungstransportmodell ermöglicht in ähnlicher Weise wie bestehende Algorithmen für Aeronet Sonnenphotometermessungen die Bestimmung von mikrophysikalischen Aerosoleigenschaften, wie z.B. Größenverteilung und komplexer Brechungsindex, von Messungen im solaren Almukantarat. Dieser Algorithmus dient als Basis für eine eingehende Untersuchung des Gesamtinformationsgehaltes von MAX-DOAS Messungen bezüglich Spurengasen, Aerosolextinktion sowie mikrophysikalischen Aerosoleigenschaften. Messungen mittels eines polarisationssensitiven MAX-DOAS (PMAX-DOAS) Instruments, welches im Rahmen des Projektes entwickelt wird, ermöglichen eine weitere Erhöhung des Informationsgehaltes von Streulichtmessungen. Messungen des Himmelslicht bei verschiedenen Ausrichtungen eines rotierbaren Polarisationsfilters ermöglichen eine Rekonstruktion des Stokesvektors, und polarisationsabhängige Messungen der Intensität, der Spurengassäule sowie des Ringeffektes führen zu einer signifikanten Erhöhung der Genauigkeit von Aerosol- und Spurengasbestimmung. Zu einer vollständigen Nutzung des Informationsgehaltes von PMAX-DOAS-Messungen wird der Auswertealgorithmus auf der Basis eines vektorisierten Strahlungstransportmodells, das die Simulation des gesamten Stokes-Vektors ermöglicht, entwickelt.
Labor- und Feldstudien zeigen, dass die Oberflächengrenzschicht des Ozeans (â€Ìsurface microlayerâ€Ì, kurz SML) die biogeochemischen Kreisläufe von klimaaktiven und atmosphärisch wichtigen Spurengasen wie Kohlenstoffdioxid (CO2), Kohlenstoffmonoxid (CO), Methan (CH4), Lachgas (N2O) und Dimethylsulfid (DMS) stark beeinflusst: (i) Jüngste Studien aus den PASSME- und SOPRAN-Projekten haben hervorgehoben, dass Anreicherungen von oberflächenaktiven Substanzen (d.h. Tensiden) einen starken (dämpfenden) Effekt sowohl auf die CO2- als auch auf die N2O-Flüsse über die SML/Atmosphären-Grenzfläche hinweg haben und (ii) Spurengase können durch (mikro)biologische oder (photo)chemische Prozesse in der SML produziert und verbraucht werden. Daher kann der oberste Teil des Ozeans, einschließlich der SML, verglichen mit dem Wasser, das in der Mischungsschicht unterhalb der SML zu finden ist, eine bedeutende Quelle oder Senke für diese Gase sein, was von sehr großer Relevanz für die Forschungseinheit BASS ist. Die Konzentrationen von CO2, N2O und anderen gelösten Gasen in der SML (oder den oberen Zentimetern des Ozeans) unterscheiden sich nachweislich von ihren Konzentrationen unterhalb der SML. Typischerweise werden die Nettoquellen und -senken wichtiger atmosphärischer Spurengase mit Konzentrationen berechnet, die in der Mischungsschicht gemessen wurden und mit Gasaustauschgeschwindigkeiten, die die SML nicht berücksichtigen. Diese Diskrepanzen führen zu falsch berechneten Austauschflüssen, die in der Folge zu großen Unsicherheiten in den Berechnungen der Klima-Antrieben und der Luftqualität in Erdsystemmodellen führen können. Durch die Verknüpfung unserer Spurengasmessungen mit Messungen von (i) der Dynamik und den molekularen Eigenschaften der organischen Materie und speziell des organischen Kohlenstoffs (SP1.1; SP1.5), (ii) der biologischen Diversität und der Stoffwechselaktivität (SP1.2), (iii) den optischen Eigenschaften der organischen Materie (SP1.3), (iv) der photochemischen Umwandlung der organischen Materie (SP1.4) und (v) den physikalischen Transportprozessen (SP2.3) werden wir ein umfassendes Verständnis darüber erlangen, wie die SML die Variabilität der Spurengasflüsse beeinflusst.
Die Studie zielt ab auf die Untersuchung von momentanen und vergangenen Meeresspiegeländerungen auf regionaler Skala. Hierbei sollen Ursachen und Mechanismen identifiziert werden, die diese Variationen erklären können; dabei werden freie Klima-Moden ebenso berücksichtigt wie externe Antriebe, einschließlich anthropogene Einflüsse. Dadurch werden Methoden und Wissen entwickelt, mit denen in regionale Meeresspiegelbeobachtungen jeweils natürliche Variationen und anthropogenen Effekten identifiziert werden können. Erzielte Erkenntnisse werden verwendet werden, um Ursachen und Mechanismen von Meeresspiegelvariationen um die zweiten Untersuchungsgebiete des SPP herum (dem westlichen tropischen Pazifik und Indonesischem Archipel ebenso wie der Nordsee) zu analysieren.
Das Hauptziel des Projekts ist die Untersuchung und die Entwicklung von Methoden nicht nur zur punktuellen, sondern auch zur flächenhaften Bestimmung der Bodenfeuchte. Zur Anwendung sollen Geländetechniken wie Time-Domain Reflectrometry (TDR), Georadar (GPR), Elektrische Widerstand (ER), Elektromagnetische Induktion (EMI) sowie GNSS Scatterometry kommen. Eine der methodischen Hauptfragen ist die Nutzung der GNSS Scatterometry zur Ermittlung der Bodenfeuchte im Feldmaßstab. Eine weitere grundlegende Forschungsfrage wird die weitere Entwicklung der elektrischen und elektromagnetischen geophysikalischen Techniken für bodenkundliche Anwendungen sein.
Web Feature Service (WFS) der Übersichtskarte über normierte Bodenrichtwerte auf Bruttobaublöcke bezogen für Hamburg Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Das Projekt betrachtet den Zusammenhang zwischen dem Streben nach ökonomischen und ökologischen Zielen; dabei konzentriert es sich auf die Wertsteigerungspotentiale von Umweltaspekten. Das Hauptziel ist die Erstellung einer ganzheitlichen, theoretischen Konzeption. Hierbei soll zugleich ein empirischer Einblick in das Thema gewonnen werden.
Die Anzahl der verfügbaren Wolkenkondensationskerne (CCN) beeinflusst maßgeblich die mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften, wie z.B. die Wolkentropfenanzahlkonzentration (CDNC) und deren Größenverteilung. CDNC und die Tropfengröße steuern sowohl die Strahlungseigenschaften als auch die Lebensdauer von Wolken. Dies wirkt sich komplex auf die Energiebilanz der Erde aus. Aktuelle Klimamodelle basieren häufig auf Annahmen über CCN Anzahlkonzentrationen und andere CCN bezogene Eigenschaften (z.B. Hygroskopizität), da für viele Regionen auf der Erde repräsentative Daten fehlen. Wenn vorhanden, handelt es sich bei diesen CCN Daten um bodengebundene Messungen, welche somit nicht - mit Ausnahme von Bergstationen - in der für Wolkenbildungsprozesse relevanten Höhe durchgeführt wurden. Für die Karibikregion wurde gezeigt, dass die bodengebundenen CCN Messungen für die gesamte marine Grenzschicht repräsentativ zu sein scheinen also auch für die Wolkenbildungsregionen. Im hier vorgeschlagenen Projekt wollen wir überprüfen, ob bodengebundene CCN Messungen auch in anderen Erdregionen repräsentativ sind für die CCN Anzahl in der Wolkenbildungsregion, und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Dies würde die Anwendung von CCN Daten in Modellen stark vereinfachen. Dazu wird die Gültigkeit der Beobachtungen in der Karibik, in zwei gegensätzlichen Umgebungen getestet werden, einmal in einer marinen und einmal in einer kontinentalen Umgebung. Die Messkampagne zu marinen CCN soll auf den Azoren (Portugal) durchgeführt werden. Wir werden kontinuierlich verfügbare CCN Daten von der Azoren Eastern Nordatlantik (ENA) Station auf der Insel La Graciosa (auf Meereshöhe) mit Daten von der Bergstation Pico (Pico Island, 2225 m ü.d.M.) kombinieren. Ergänzend werden CCN und CDNC Messungen auf der Helikopter-Messplattform (ACTOS) durchgeführt, um die vertikale Lücke zwischen den Meeresspiegel- und Bergmessungen zu schließen. Die kontinentalen bodengebundenen CCN Messungen werden kontinuierlich an der ACTRIS Station Melpitz durchgeführt. Die vertikale CCN und CDNC Verteilung wird in Melpitz mit Hilfe eines Ballons in mehreren einwöchigen Kampagnen einmal pro Jahreszeit gemessen werden. Darüber hinaus werden wir mit Hilfe der Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsmetrik (ACI) die in der Wolke in-situ gemessen CCN Eigenschaften (das heißt Anzahl und Hygroskopizität) mit den CDNC quantitativ verbinden. Es wird außerdem eine Sensitivitätsstudie mit einem Cloud-Parcel Model durchgeführt, welches durch die realen Messungen in der Atmosphäre angetrieben werden wird. Dies wird einen Einblick in das Übersättigungsregime von frisch gebildeten Wolken gewähren.Die CCN Daten selbst, die Erkenntnisse zu CCN Eigenschaften und ihrer vertikalen Verteilung sowie die quantitative Verbindung zwischen CCN und CDNC werden im Hinblick auf das Verständnis und die Modellierung der Wolkentropfenaktivierung sowie der mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften von außerordentlichem Wert sein.
The agricultural sector has experienced substantial structural changes in the past and faces continuing adjustments in the future. The implications of structural change are not only relevant for the sector itself but have broader social, economic and environmental consequences for a region. An understanding of this process is required in order to assess how (agricultural-) policy affects or, if a specific social outcome is desired, can influence this development. A common approach to gain understanding of the process is to model structural change as a Markov process. One problem in the analysis of structural change in the EU is that farm level (micro) data is rarely available such that inference about behaviour of individual farms has to be derived from aggregated (macro) data. Recently, the generalized cross entropy estimator gained popularity in this context since it allows considering prior information such that the often underdetermined 'macro data' Markov models can be estimated. However, the way prior information is considered is also the greatest drawback of the approach. Therefore, the project aims to develop a Bayesian framework as an alternative estimator that allows to consider prior information in a more efficient and transparent way. The project will further provide an evaluation of the statistical properties of the estimator as well as an exemplifying application analyzing the effects of single farm payments on agricultural structural change in the EU.
Subproject 3 will investigate the effect of shifting from continuously flooded rice cropping to crop rotation (including non-flooded systems) and diversified crops on the soil fauna communities and associated ecosystem functions. In both flooded and non-flooded systems, functional groups with a major impact on soil functions will be identified and their response to changing management regimes as well as their re-colonization capability after crop rotation will be quantified. Soil functions corresponding to specific functional groups, i.e. biogenic structural damage of the puddle layer, water loss and nutrient leaching, will be determined by correlating soil fauna data with soil service data of SP4, SP5 and SP7 and with data collected within this subproject (SP3). In addition to the field data acquired directly at the IRRI, microcosm experiments covering the broader range of environmental conditions expected under future climate conditions will be set up to determine the compositional and functional robustness of major components of the local soil fauna. Food webs will be modeled based on the soil animal data available to gain a thorough understanding of i) the factors shaping biological communities in rice cropping systems, and ii) C- and N-flow mediated by soil communities in rice fields. Advanced statistical modeling for quantification of species - environment relationships integrating all data subsets will specify the impact of crop diversification in rice agro-ecosystems on soil biota and on the related ecosystem services.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 313 |
| Europa | 70 |
| Kommune | 5 |
| Land | 8 |
| Wissenschaft | 129 |
| Zivilgesellschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 312 |
| unbekannt | 2 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1 |
| Offen | 313 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 114 |
| Englisch | 251 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 221 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 92 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 255 |
| Lebewesen und Lebensräume | 295 |
| Luft | 204 |
| Mensch und Umwelt | 314 |
| Wasser | 185 |
| Weitere | 314 |