Grundwasser dient als lebenswichtige Trinkwasserquelle, doch die steigende Nachfrage übt einen zunehmenden Druck auf lokale Grundwasserleiter aus. Besondere Beachtung gilt Karstgrundwassereinzugsgebiete, die durch eine schnelle Grundwasserneubildung und einen raschen Schadstofftransport gekennzeichnet sind. Die Bewertung der Vulnerabilität von Karstgrundwasserleitern und -quellen stützt sich bisher überwiegend auf statische Methoden, die nur selten integrative betrachtet werden. Es gibt es eine Vielzahl vielversprechender Indikatoren, sowohl nicht quellenspezifischer Art (z. B. elektrische Leitfähigkeit, Trübung, gelöster organischer Kohlenstoff), um schnelle Abflüsse zu erkennen, als auch quellenspezifischer Art (z. B. Metazachlor, Cyclamat, Koffein, Acesulfam), um die Herkunft von Schadstoffen in Karstgrundwasserleitern zu bestimmen. Diesen Indikatoren mangelt es jedoch an eine Prognosefähigkeit, da sie sich auf die Identifizierung von Verunreinigungen in Echtzeit oder die Verfolgung des Ursprungs der Verunreinigungen beschränken. Dieses Projekt zielt darauf ab, neue Methoden für die Echtzeitbewertung der Gefährdung und die Vorhersagemodellierung in Karstgrundwasserleitern zu verbessern und zu entwickeln, indem ein modernes hybrides Abflussmodell (mit räumlich aufgelöster Anreicherung und verklumptem Grundwasser) mit einem indikatorbasierten Ansatz integriert wird, der sowohl nicht quellenspezifische als auch quellenspezifische Indikatoren verwendet. Zu diesem Zweck, wird das hybride Abflussmodell bezüglich der schnellen Abflusskomponente auf der Grundlage nicht quellenspezifischer Indikatoren kalibrieren. Darüber hinaus werden Eintragsherde, wie punktuelle Einträge aus Abwasserüberschlägen und diffuse Einträge aus der Landwirtschaft, in das Modell einbezogen, gekoppelt mit einem reaktiven Stofftransportmodell. Dieser umfassende Ansatz wird es ermöglichen, Zeiträume mit erhöhter schneller Abflusskomponente, die häufig mit Verunreinigungen durch Bakterien, Viren, organische Verbindungen assoziiert ist, und Einträge aus spezifischen Quellen zu identifizieren. Ein besonders bemerkenswertes Merkmal dieses Ansatzes die Fähigkeit, potenzielle Auswirkungen auf die Wasserqualität vorherzusagen, indem Wettervorhersagen bis zu 24 Stunden im Voraus genutzt werden. Die Ergebnisse dieses Projekts sind von großer Bedeutung für ein zeitgemäßes, modellgestütztes Grundwassermanagement in Karstgrundwasserleitern, das der dringenden Notwendigkeit einer nachhaltigen Ressourcennutzung und des Umweltschutzes Rechnung trägt.
Saisonale Muster des Wachstums und der Blüte sind entscheidend für eine erfolgreiche Obstproduktion und den Ertrag. Während des Herbstes und zu Beginn des Winters ruhen Knospen und Spitzen der Obstbäume als Reaktion auf niedrige Temperaturen und kurze Tage. Diese Ruhephase wird durch längere Kälteeinwirkung überwunden, so dass das Wachstum im Frühjahr wieder aufgenommen werden kann. Umwelteinflüsse wie die Winter- und Frühlingstemperaturen, die diese Zyklen steuern, werden durch den Klimawandel verändert, der Ertrag wird bedroht. Neue Baumsorten zu züchten, wird aber durch unser mangelndes Wissen über die molekularen und genetischen Mechanismen, die diesen wirtschaftlich wichtigen Umweltreaktionen zugrunde liegen, behindert. Das FruitFlow-Projekt bringt ein internationales Konsortium von 5 akademischen und 3 kommerziellen Partnern zusammen, um diese Fragen für 2 wichtige mehrjährige Nutzpflanzen anzugehen: Apfel und Pfirsich. Wir werden neue Technologien zur Vorhersage und Verbesserung der Blumen- und Obstproduktion entwickeln. Planung: 1.Sammlung von Daten über das saisonale Verhalten verschiedener Panels von Äpfeln und Pfirsichen. Die klimatischen Bedingungen an den Anbaustätten werden täglich erfasst. Regelmäßige Aufnahme von Luftbildern mit unbemannten Luftfahrzeugen und Messungen mit Nah-Infrarot-Spektroskopie an Blättern und Knospen. Vorhersage des Verhaltens der Sorten in verschiedenen Umgebungen durch Verwendung computergestützter Modellierungsansätze. 2.Identifikation der genetischen Variation, die die Dormanz bei Apfel- und Pfirsichsorten beeinflusst. 3.Analyse des chemischen Gehalts der Apfel- und Pfirsichknospen, um kleine Moleküle zu identifizieren, deren Aussehen mit verschiedenen Stadien des Ruhezyklusses korreliert. Anschließend werden Proteine identifiziert, die mit diesen Molekülen interagieren. 4.Test der Funktionen von Proteinen, die als mit kleinen Molekülen oder aus den genetischen Studien interagierend identifiziert wurden, in transgenen Pflanzen. Aufgrund der Schwierigkeit, transgene Apfel- und Pfirsichpflanzen zu erzeugen und ihrer langen Entwicklungszeit werden diese Experimente mit Pflanzenmodellen wie Pappelbäumen und dem mehrjährigen Staudenmodell Arabis alpina durchgeführt. Für diese beiden Arten wurden schnelle Transformationsmethoden entwickelt. Die Funktion von Apfel- und Pfirsichgenen wird bei diesen Modellarten durch Gain-und Loss of Function-Ansätze getestet. 5.Es werden Chemikalien, die sich in verschiedenen Stadien des Dormanz-Prozesses akkumulieren, auf ihre Fähigkeit getestet, den Knospenaufbruch oder die Blüte von Apfel und Pfirsich durch direkte Anwendung zu stimulieren. Somit wird FruitFlow zur Lösung eines wichtigen aktuellen Problems in der europäischen Landwirtschaft beitragen, indem es ein internationales, multidisziplinäres Konsortium zusammenbringt, um grundlegendes Wissen über die Knospenruhe und den Knospenaufbruch bei Obstbäumen zu erarbeiten und seine Bedeutung unter Feldbedingungen zu testen.
Die J.W. Ostendorf GmbH & Co KG (JWO-Gruppe) errichtet eine neue Produktionsstätte am Standort Coesfeld zur großtechnischen Anwendung einer neuen Fertigungstechnologie zur umweltfreundlichen Herstellung lösemittelarmer Lacke und Lasuren. Zielsetzung der geplanten Fertigungstechnologie ist es, sowohl die innerbetrieblichen Emissionen bei der Herstellung der Anstrichmittel als auch die anwendungstechnischen Emissionen beim Gebrauch durch den Konsumenten erheblich zu reduzieren. Die Senkung der innerbetrieblichen Emissionen wird vor allem durch eine lagerlose Kleinmengenfertigung erreicht. Deren Kernstück ist die exakte Dosierung der benötigten Basiskomponenten direkt in das Verkaufsgebinde ('Tinting During Filling' - TDF -). bis zu einer Gebindegröße von 0,125 l-Dosen. Die Senkung der anwendungstechnischen Emissionen soll durch Substitution der bestehenden durch lösemittelfreie Rezepturen erreicht werden. Mit der Anwendung der neuen Fertigungstechnologie (das TDF-Verfahren) mit geschlossener Prozessführung werden die innerbetrieblichen Emissionen im Vergleich zu konventionellen Verfahren nochmals deutlich gesenkt: Der Ausstoß flüchtiger organischer Substanzen (VOC), die als Vorläufersubstanzen für den Sommersmog gelten, sinkt um rund 76 Prozent, die Staubbelastung um rund 85 Prozent. Da die Belieferung des Unternehmens künftig mit Tankfahrzeugen erfolgt, werden jährlich rund 200 000 Papiersäcke und 4000 Einweg-Container eingespart. Spüllösungen, die einer speziellen Abwasserbehandlung bedürfen, werden um 66 Prozent reduziert. Um 82 Prozent sinkt die Menge der aufwändig zu entsorgenden Farb- und Lackschlämme. Durch eine energiesparende Mischtechnologie werden über 70 Prozent weniger Energie verbraucht und damit ein deutlicher Beitrag zum Klimaschutz geleistet.
Wasserbasierte Formulierungen zeigen eine Anfälligkeit für mikrobielle Verkeimung, die aktuell nur über den Einsatz geeigneter Biozide unterbunden werden kann. Bedingt durch die gesetzliche Limitierung der Methylisothiazolinon-Einsatzmenge (MIT) auf maximal 15 ppm für die Begrenzung des bakteriellen Wachstums, steht kein weiteres biozides Mittel mit einem solchen Wirkspektrum zur Verfügung. Alternative Ansätze wie ein hoher pH-Wert, z.B.bei Silikatfarben, können bei Hydro-Lacken und wässrigen Beizen nicht verfolgt werden. Dieses Defizit soll zur Vervollständigung einer ökologischeren, wasserbasierten Strategie für Lacke und Beizen durch den Einsatz geeigneter natürlicher Substanzen wie ätherischen Ölen und anderen Pflanzenextrakten ausgeglichen werden. Diese aus biogenen Rohstoffen isolierten biobasierten Feinchemikalien besitzen oft ein nachgewiesenermaßen breites Wirkspektrum. Besondere Herausforderungen beim Einsatz ätherischer Öle ergeben sich jedoch aus ihrem oftmals intensiven Geruch, der schlechten Wasserlöslichkeit und ihrer hohen Flüchtigkeit. Kompensiert werden sollen diese Nachteile durch die Mikroverkapselung dieser Biorohstoffe mit Hilfe der ebenfalls biobasierten Cyclodextrine. Damit wird gleichzeitig die Abhängigkeit von erdölbasierten Bioziden als Beitrag zur Ressourcenschonung reduziert.
Die Klimakrise verändert zunehmend die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit von Grundwasser, der wichtigsten globalen Süßwasserressource. Das quantitative Verständnis der Interaktion von Grundwasser und Klima, vor allem auf nationaler und kontinentaler Skala, ist wichtig für ein optimal angepasstes Grundwassermanagement. Bisher ist das Wissen über die großskalige Sensitivität der Grundwasserressourcen auf den Klimawandel jedoch sehr limitiert. Das Ziel des hier vorgestellten Projektes ist die Erforschung der Auswirkungen des Klimawandels und der damit einhergehenden Umweltveränderungen auf den quantitativen Zustand von Grundwasserressourcen auf national-kontinentaler Skala. Etablierte prozessbasierte Modelle (PBMs) zur hydro(geo)logischen Modellierung auf großer Skala (meist „Global Hydrological Models“ - GHMs) sind starke Vereinfachungen der Realität und unterliegen daher deutlichen Limitationen und Unsicherheiten. Im Gegensatz zu anderen PBMs, weisen GHMs daher begrenzte physikalische Konsistenz und Interpretierbarkeit auf und ihre Anwendung kann zu irreführenden Schlussfolgerungen über die Verfügbarkeit von Grundwasser vor dem Hintergrund des Klimawandels führen. Vor allem die Übertragbarkeit auf datenarme Regionen ist nur eingeschränkt möglich. In den letzten Jahren haben sich Deep Learning (DL) Modelle als präziser und leicht übertragbarer alternativer Ansatz in der Modellierung von Wasserressourcen etabliert. Für die Modellierung von Oberflächengewässern wurde zudem gezeigt, dass DL auch spezialisierte PBMs übertreffen kann. Das vorgeschlagene Projekt möchte sich die gewonnenen Erkenntnisse zunutze machen und ein DL-Modell zur Untersuchung der Sensitivität von Grundwasser auf den Klimawandel auf kontinentaler Skala aufbauen. Hierfür wird ein „big data“ Ansatz gewählt, der Daten von >2200 Einzugsgebieten in Nordamerika nutzt (Erweiterung denkbar). Ein solches Modell kann lernen, Wissen über verschiedene Regionen zu transferieren, gewinnt somit stark an Generalisierungsfähigkeit (z.B. auf datenarme Regionen) und schlussendlich an Vertrauenswürdigkeit. Weiterhin soll das Problem von fehlenden, interpretierbaren und physikalisch konsistenten Modellen im nationalen Maßstab angegangen werden, indem physikalisches Wissen und Prozesse in die DL-Modelle eingebaut werden. Durch diese Ansätze soll ein plausibles, interpretierbares und vor allem vertrauenswürdiges Modell entstehen, welches sich zur Untersuchung von Klimawandelszenarien eignet. Die genannten Aspekte sind hierbei besonders kritisch, da für Zeiträume in der Zukunft keine Validierung möglich ist. Das entwickelte Modell dient anschließend der Beantwortung der übergeordneten Fragestellung, und die Auswirkungen des Klimawandels auf die Grundwasserressourcen werden anhand der Daten von Klimamodellen auf Basis von RCP bzw. SSP Szenarien untersucht. Weiterhin werden spezialisierte Untersuchungen (Szenarien) zum Einfluss einzelner Einflussfaktoren (z.B. Landnutzung) durchgeführt.
Arktischer Permafrost und sibirische Feuchtgebiete stellen global wichtige Quellen für das Treibhausgas Methan dar. Bei weiterer Klimaerwärmung werden die Emissionen zunehmen. Da nur sehr wenige kontinuierliche Methan-Messstationen in der russischen Arktis und Sibirien vorhanden sind, dienen sie als Ausgangspunkt für Schätzungen der Emissionen auf regionalen Skalen. Gleichzeitig tragen kleinskalige Heterogenitäten der Landschaft wesentlich an Unsicherheit zur Abschätzung von Methan-Flüssen bei. Zeitlich und räumlich hochaufgelöste Methanflüsse und Wärme- und Feuchtebilanzen sind nur mit einer Kombination von mehreren Messmethoden möglich. Dieser Mangel an hochaufgelösten Datensätzen behindert die Weiterentwicklung und Validierung der Simulation des Zusammenhangs von Landbedeckung und Emissionen.Das Projekt MICHAEL hat als Ziele i) die Erhebung eines zeitlich und räumlich hochaufgelösten Datensatzes von Methan-Emissionen, turbulenten Wärmeflüssen und der Methan-Isotopen-Verteilung mit neuen und traditionellen Beobachtungsmethoden und ii) die Weiterentwicklung von Land-Oberflächen-Modellen und Parametrisierungen zur besseren Berücksichtigung von Landschafts-Inhomogenitäten. Dafür werden an zwei Orten Messkampagnen durchgeführt, nämlich an der Samoylov-Station im Lena-Delta und Mukhrino, zentral in Westsibirien gelegen. Der besondere Fokus liegt auf kleinskaliger Variabilität und dem Einfluss von verschiedenen Landschafts-Strukturen auf die Atmosphäre. Bodengestützte Eddy-Kovarianz (EC)- und Kammer-Messungen werden ergänzt mit zusätzlichen boden- und fluggestützten Messungen mit unbemannten Flugsystemen (UAS) von meteorologischen Parametern und Bodeneigenschaften, Wärme- und Methanflüssen, sowie Profilen der Methankonzentration und –isotopie. Drei UAS werden eingesetzt: Ein Flächenflugzeug für meteorologische Messungen und Strahlung, ein Quadrocopter für Vertikalprofile der Methankonzentration und –isotopie durch Analyse von Luftproben, und ein Kipprotor-System für Methan-Flüsse. Die UAS werden abhängig von Windrichtung, Stabilität und Oberfläche in einem Radius von 10 km um die Observatorien eingesetzt. Damit werden die Genauigkeit von traditionellen EC- und Kammer-Messungen und Ansätze zur Skalierung bewertet.Mit numerischen Simulationen wird die 3D-Variabilität von Methan-Emissionen in die Atmosphäre berechnet. Die zusätzlich entwickelte Land-Oberflächen-Modellierung berücksichtigt Austauschprozesse über inhomogenen Oberflächen. Die Ergebnisse der Simulationen werden mit Messdaten bewertet, und der Einfluss von räumlichen Inhomogenitäten auf die Atmosphäre wird bestimmt.
Genom-Editierung von regulatorischen Regionen im Pflanzengenom hat das Potenzial schnelle Verbesserungen von Nutzpflanzen zu ermöglichen und damit zur Ernährungssicherheit beizutragen. In diesem Projekt werde ich cis-regulatorische Elemente von Pflanzen und deren Interaktionen—die regulatorische Grammatik—untersuchen und Methoden für die Genom-Editierung von regulatorischer DNA entwickeln. Die Genexpression wird durch cis-regulatorische Elemente wie Promotern, Enhancer, Silencer und Insulatoren kontrolliert. Die Genom-Editierung von solchen Elementen ist eine vielversprechende Strategie, um Eigenschaften von Nutzpflanzen zu verbessern. Mutationen in regulatorischen Regionen führen oft zu Gewebe- oder Umweltbedingungsspezifischen Veränderungen der Genexpression und können daher weniger schädlich sein als Mutationen in genkodierenden Regionen. Evolution und Domestikation haben oft auf regulatorische DNA eingewirkt. Uns fehlt jedoch bisher ein ausreichendes Verständnis von cis-regulatorischen Elementen und der regulatorischen Grammatik, um Genom-Editierung von regulatorischen Elementen routinemäßig zur Verbesserung von Nutzpflanzen einzusetzen. Ich habe „plant STARR-seq“, eine Hochdurchsatz-Methode zur Charakterisierung von cis-regulatorischen Elementen, entwickelt. In diesem Projekt werde ich „plant STARR-seq“ verwenden, um unser Verständnis der Genregulation in Pflanzen zu erweitern: (1) Ich werde Insulatoren und Silencer in Pflanzen charakterisieren, da diese Elemente benötigt werden für eine präzise Kontrolle über die Expression von Transgenen für effiziente Genom-Editierung von Nutzpflanzen; (2) ich werde die Interaktionen innerhalb und zwischen cis-regulatorischen Elementen untersuchen; und (3) ich werde erforschen wie Interaktionen zwischen cis-regulatorischen Elementen und in trans agierenden Proteinen die Genregulation in Pflanzen beeinflussen. Diese Untersuchungen werden zu einem umfassenden Verständnis der Regeln, welche die Aktivität und Stärke von regulatorischer DNA in Pflanzen bestimmen, führen und es uns ermöglichen die pflanzliche Genregulation zu prognostizieren und zu manipulieren. Parallel zur Untersuchung der regulatorischen Grammatik werde ich eine Methode zur Transgen-freien Genom-Editierung von cis-regulatorischen Elementen entwickeln. Aktuelle Techniken zur gezielten Genom-Editierung von Pflanzen müssen sich Skepsis gegenüber transgenen Organismen und Bedenken wegen unbeabsichtigten Mutationen stellen. In diesem Projekt werde ich einen alternativen Ansatz zur Genom-Editierung entwickeln bei dem die DNA-verändernden Proteine in Agrobakterien exprimiert und anschließend in die Pflanzenzellen exportiert werden, ohne dabei gleichzeitig auch DNA zu übertragen. Diese Methode führt zu Transgen-freien Pflanzen und reduziert die Zahl von unbeabsichtigten Mutationen, da die DNA-verändernden Proteine nicht konstitutiv produziert werden.
Aminopolyphosphonate (APPs) sind starke Komplexbildner für Metalle, die zunehmend in der Industrie und im Haushalt eingesetzt werden. Sie sind gut wasserlöslich, nicht flüchtig und besitzen eine geringe Affinität zu organischen Phasen. Dennoch scheint in Kläranlagen die Sorption an Klärschlamm ein wichtiger Eliminierungssprozess zu sein. Die Polyphosphonat-Konzentrationen in deutschen Flüssen liegen derzeit im ng L-1- bis niedrigen µg L-1 Bereich. Es wird jedoch ein Anstieg der Polyphosphonat-Konzentrationen aufgrund einer erhöhten Produktion und Nutzung vorhergesagt. Das Umweltverhalten dieser Substanzen kann derzeit jedoch nicht zuverlässig abgeschätzt werden, was in erster Linie auf Wissenslücken bezüglich der Bedeutung von Sorptions- und Abbauprozessen für die Gesamtentfernung von APPs in natürlichen und technischen Systemen zurückzuführen ist. Darüber hinaus sind die Reaktionsmechanismen und -wege von AAPs nicht vollständig identifiziert. Dies erschwert sowohl die Vorhersage der Auswirkungen von Umweltparametern auf den Verbleib von APPs als auch die Entwicklung von Verfahren zur effizienten Entfernung in technischen Systemen. Ziel der vorgeschlagenen Forschung ist es daher, Sorbentien, Reaktanten und Umweltbedingungen zu identifizieren, die die Entfernung von APPs aus natürlichen Gewässern und in der Wasseraufbereitung begünstigen. Wir schlagen vor, die Auswirkungen wichtiger Umweltparameter (z.B. pH-Wert, Komplexbildung) auf Sorptions- und Abbausprozesse von APPs in sorgfältig konzipierten Laborexperimenten an zwei Vertretern dieser Substanzklasse zu untersuchen: ATMP (Amino-tris(methylenphosphonsäure) und EDTMP (Ethylendiamin-tetra¬(methylenphosphonsäure). Durch die Kombination von Isotopenanalyik und hochauflösender Massenspektrometrie unter Einbeziehung weiterer moderner Verfahren sollen die wichtigsten Sorptions- und Abbauprozesse sowie die Umwandlungsprodukte von APPs identifiziert werden. Die vorgeschlagenen Forschungsarbeiten umfasse drei Teilbereiche. Zunächst soll die Sorption von APPs an Eisen(hydr-)oxiden, Tonmineralen und Aktivkohle/Biokohle untersucht und die potenziellen Isotopenfraktionierungseffekte aufgrund der Sorption quantifiziert werden. Dann werden wir uns mit den natürlichen Umwandlungsprozessen von AAPs befassen, wobei der Schwerpunkt auf der Oxidation durch Manganoxide und der direkten Photolyse von APP-Fe(III)-Komplexen liegt. Schließlich werden AAP-Abbauprozesse in technischen Systemen wie Ozonolyse und elektrochemischen Oxidation untersucht.
Zunehmende Landnutzungsintensität (LUI) verursacht umweltrelevante Stickstoff (N)-Verluste und den Rückgang von Artenvielfalt und Multifunktionalität in Grünlandökosystemen. Gezielte Minderungsstrategien werden jedoch durch ein mangelhaftes mechanistisches Verständnis der Wechselwirkungen zwischen LUI, ober- und unterirdischer Biodiversität und dem N-Kreislauf verhindert. BE_BioMON will über die interdisziplinäre Integration von molekularbiologischer Bodenökologie, biogeochemischer Prozessforschung zur kurzfristigen N-Allokation im System Pflanze-Boden-Mikroorganismen und physikochemischer Prozessforschung zur langfristigen Retention von organischem Stickstoff (SON) diese Wissenslücke schließen. Dabei werden Messungen und Modellierungen verknüpft. Wir erwarten, dass sich mit abnehmendem LUI und einem artenreicheren Mikrobiom die N-Verteilung von Nitrifikation/Denitrifikation zu biotischer Assimilation verschiebt. Dies fördert die N-Retention durch Nekromassestabilisierung in partikulärem und mineralassoziiertem SON in Abhängigkeit von Aggregatumsatz und mikroskaliger Bodenarchitektur. Wir nehmen zudem an, dass eine Erhöhung der LUI zu einer Verschiebung von symbiotischer zu assoziativer N-Fixierung führt, was das N2:N2O-Emissionsverhältnis aufgrund verkürzter Denitrifikation bei symbiotischen N-Fixierern erhöhen wird. Darüber hinaus erwarten wir, dass d15N im Boden einen Fingerabdruck der Auswirkungen der LUI auf den N-Kreislauf liefert und somit als prozessintegrierende Bezugsgröße für Ökosystemmodelle dienen kann. Wir erwarten uns hiervon eine verbesserte räumlich-zeitliche Skalierung von LUI-Effekten auf den N-Kreislauf. Um die Hypothesen zu testen, werden wir 15N-Dünger-Tracing-Experimente auf ausgewählten Parzellen unterschiedlicher LUI in allen 3 Biodiversitätsexploratorien (BE) durchführen (WP1). In WP2 werden Mesokosmen-Experimente unter 15N2-Exposition durchgeführt, um die Auswirkungen von LUI auf Umsetzung von BNF-N zu untersuchen. WP3 zielt darauf, den N-Kreislauf im Rahmen der BE-Bodenbeprobungskampagne auf allen Grünland-EPs durch vertikale d15N-Bodenprofile, Metagenomik und SON-Fraktionierung zu bestimmen. Die gewonnenen Erkenntnisse aus WP1-3 und aus bereits verfügbaren BExIS-Daten werden zum Testen und Weiterentwickeln der N-Routinen des prozessbasierten Ökosystemmodells LandscapeDNDC verwendet. Dieses Modell, erweitert um ein dynamisches Vegetationsmodell CoSMo, wird dann verwendet, um den N-Kreislauf für die sämtliche BE-Grünlandparzellen zu simulieren (WP4). In WP5 (Synthese) werden wir LUI und Biodiversität, gemessene und modellierte biogeochemischen N-Umsetzungen, N-Retention durch organo-mineralische Interaktionen und vollständige N-Bilanzen auf Skalen von Tagen bis Jahren mechanistisch verknüpfen. Wir erwarten somit, dass diese Synthese ein mechanistisches und funktionales Verständnis des N-Kreislaufs unter dem Einfluss von LUI, ober- und unterirdischer Biodiversität sowie standortspezifischen Eigenschaften ermöglicht.
Das gegenwärtige Verständnis der Bildung von organischem Kohlenstoff im Boden, dessen Umsetzung, Stabilisierung und Mineralisierung ist unzureichend. Gleichzeitig ist ein solides Verständnis der Steuerung dieser biogeochemischen Prozesse der Schlüssel zu einer verlässlichen Vorhersage langfristiger Entwicklungen der Kohlenstoffspeicherung im Boden, eine der wichtigsten Senken für die ansteigenden atmosphärischen CO2 Konzentrationen. Solche Vorhersagen sind momentan vor allem durch ein mangelhaftes quantitatives thermodynamisches Verständnis dessen limitiert, wie Bodenmikrobiome die verfügbaren organischen Substrate umsetzen, wie sich Substratchemie und Energiegehalt auf mikrobielles Wachstum auswirken, und wie die physikochemischen Bedingungen den Kohlenstoffumsatz modulieren. Unter den vielen verschiedenen Bodenfunktionen, die im SoilSystems Schwerpunktprogramm (SPP 2322) betrachtet werden, möchte das hier beantragte Projekt vor allem zwei zentrale Hypothesen des mikrobiellen Kohlenstoffumsatzes im Boden betrachten: Wir postulieren, dass (I) die Effizienz der mikrobiellen Kohlenstoffnutzung im Boden wesentlich von den chemischen Eigenschaften der verwendeten Substrate (Oxidationsstufe des C, Anzahl der C-Atome, Funktionalisierung) abhängt; und dass (II) die strukturelle und physikochemische Heterogenität des Bodens die substratabhängigen Kohlenstoffnutzung und die Thermodynamik verringert. Diese Hypothesen werden durch eine Kombination von quantitativen Markierungsexperimenten mit stabilen Isotopen (qSIP) untersucht, bei denen sowohl 13C-markierte Substrate als auch aktivitätsbasierte 18O-Markierungen zum Einsatz kommen. Zudem werden Mikrokosmen mit modulierter Aggregatstruktur und erhöhter physikochemischer Heterogenität untersucht, einhergehend mit einer grundlegenden bioenergetischen Modellierung des mikrobiellen Wachstums. Wir befassen uns auch mit der Frage, ob bodenfreie mikrobielle Zellextrakte methodische Unsicherheiten in der Quantifizierung des mikrobiellen Wachstums in einem so komplexen Habitat wie dem Boden verringern können. Unsere geplanten Arbeiten tragen so zentral zu den Hypothesen B (Substrate) und C (Randbedingungen) des SoilSystems-Konzeptes bei. Eingebettet in Kooperationen mit mehreren Partnern des SPP soll dieses Projekt somit einen zentralen und innovativen Beitrag zu einem besseren quantitativen Verständnis der Kohlenstoff- und Energieflüsse im Boden leisten.
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|---|---|
| Bund | 1166 |
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