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Quellen, Aufnahmewege und physiologische Nutzung von mycosporin-ähnlichen Aminosäuren (MAAs) aus phototrophen Organismen in marinen Evertebraten der Polarmeere

Das Projekt untersucht die physiologische Funktion UV-absorbierender Mycosporin-ähnlicher Aminosäuren (MAAs) als Sekundärmetabolite in marinen Evertebraten. Die Tiere nehmen diese Verbindungen mit ihrer pflanzlichen Nahrung auf und lagern sie offenbar gezielt in UV-gefährdete Gewebe und in die Gonaden ein. Das Projekt gliedert sich in 2 Phasen: 1.) Im ersten Jahr soll das natürliche Vorkommen von MAAs in ausgewählten Gruppen mariner Evertebraten erstmalig aus der Arktis (Spitzbergen) als auch aus der Antarktis (Süd Shetland Inseln) quantitativ und qualitativ erfaßt werden. Die Beziehung zwischen MAA-Akkumulation einerseits und der UV-Exposition sowie der Nahrungsspezifikation der Tiere andererseits soll zeigen, ob MAAs von heterotrophen Organismen gezielt resorbiert und als UV-Schutz angereichert werden können. 2.) Im zweiten, experimentellen Teil sollen die physiologischen Funktionen der MAAs in tierischen Geweben untersucht werden. Dazu werden in Bestrahlungsexperimenten die UV-Schutzfunktionen in 'MAA-aufgeladenen' Geweben mit optischen Mikrosensoren untersucht. Die Bildung von reaktiven Sauerstoffkomponenten (ROS) in tierischen Geweben als Folge von UV-Strahlung soll in Abhängigkeit von UV-Dosis mit Fluoreszenztechniken (u.a. konfokale Lasermikroskopie) gemessen werden. Eine mögliche antioxidative Schutzwirkung der MAAs wird vergleichend mit den bekannten Antioxidantien (Vitamine c, e, Urat, Glutathion etc.) untersucht.

Sonderforschungsbereich (SFB) 1537: Skalenübergreifende Quantifizierung von Ökosystemprozessen in ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik mittels smarter autonomer Sensornetzwerke, Teilprojekt B02: Fernerkundung der Chlorophyllfluoreszenz als Indikator für die Vitalität der Baumkronen mit Hilfe von Drohnen und robusten, leichten Instrumenten

B2.1 4D-Kronenvitalität unter Verwendung struktureller und aktiver ChlF-Daten aus Drohnen-basierter FernerkundungWir werden Fernerkundungen von aktiver Chlorophyll Fluoreszenz (ChlF) mittels einer Drohne (UAV) nutzen, um detaillierte, wiederholte räumliche Karten zur Visualisierung und Bewertung der Baumvitalität zu erstellen, Hot Spots innerhalb der Wälder zu identifizieren und die stichprobenbasierten Erkenntnisse in ein flächen¬deckendes Monitoring zu übertragen. Dabei werden wir die Modelle für die Bewertung der Chlorophyllfluoreszenz auf der Grundlage von UAV-gestützten Fernerkundungsgeräten weiterentwickeln, die anhand der Blattmessungen kalibriert werden. B2.2 Leichtes, robustes und vielseitiges Instrument für aktive Baumkronen-Fluoreszenzmessungen mit Auflösung auf Blattebene von einem UAV ausWir werden ein stark miniaturisiertes, hochintegriertes, leichtes UAV-basiertes aktives ChlF-Messgerät entwickeln, das LiDAR-Techniken (Light detection and ranging) mit einem effizienten neuen Scan-Paradigma verwendet. Es wird ausgedehnte Flugkampagnen mit hoher räumlicher Auflösung ermöglichen. Dabei erfolgt die Kalibrierung der UAV-gestützten Daten direkt über den Abgleich mit Daten von dem Blattsensornetz von B1.

Elementverteilung auf Aerosolen

Die bisher durchgefuehrten Messungen der Elementverteilung auf Aerosolen durch Neutronenaktivierungsanalyse sollen nach zwei Seiten hin ausgeweitet werden: Es soll eine Elementanalyse an Kristallisationskernen von Gletschereis durchgefuehrt werden, um Vergleichsdaten fuer fruehere anthropogen unbeeinflusste Verhaeltnisse zu erhalten, zum anderen soll die Anzahl der identifizierbaren Elemente durch Hinzunahme von protoneninduzierter Roentgenfluoreszenz vergroessert werden.

Raman-Mikroskop mit Laser-Tracking

Ziel unserer Arbeiten ist der Schutz der Wasserressource Grundwasser. Dazu wollen wir die ökologischen Prozesse aufklären, die zu Schadstoffabbau führen oder auch Abbau von organischen Schadstoffen limitieren. Das Ramanmikroskop wird benötigt um Stoffumsätze und metabolische Prozesse von Mikroorganismen auf der Einzelzellebene untersuchen und abbilden zu können. Damit soll eine neue Ebene von ökologischen Studien ermöglicht werden, bei der die phylogenetische Klassifizierung von Mikroorganismen mit Fluoreszenz in situ Hybridisierung (FISH) mit der Aktivitätsanalyse durch Einbau stabiler Isotope (13C, 2H) in Biomasse kombiniert werden kann. Mit diesen innovativen Methoden sollen Kohlenstoffflüsse durch mikrobielle Gemeinschaften auf der Einzelzellebene analysiert werden. Weiterhin kann allgemeine metabolische Aktivität gemessen werden. Damit sollen z.B. in Biofilmen oder sonstigen mikrobiellen Gemeinschaften aktive Zellen identifiziert werden. Dieses kann unspezifisch über den Einbau von deuteriertem Wasser oder spezifisch durch Einbau von 13C in die Biomasse nach Abbau von 13C-markierten Substanzen erfolgen. Bisher wurden Abbauprozesse hauptsächlich in größeren Skalen untersucht, wobei aber wichtige Schlüsselprozesse und Limitationen zwangsläufig übersehen wurden. Wir wollen diese Lücke mit neuen Einzelzelluntersuchungen füllen und Gesetzmäßigkeiten für den mikrobiellen Schadstoffabbau ableiten.

PARAFAC components and fluorescent dissolved organic matter (FDOM) indices on organic matter transformation processes in the sea-surface microlayer and the underlying water during a mesocosm phytoplankton bloom in 2023

The effects of a phytoplankton bloom and photobleaching on colored dissolved organic matter (CDOM) in the sea-surface microlayer (SML) and the underlying water (ULW) were studied in a month-long mesocosm study, in May and June of 2023, at the Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment (ICBM) in Wilhelmshaven, Germany. The mesocosm study was conducted by the DFG research group BASS (Biogeochemical processes and Air–sea exchange in the Sea-Surface microlayer, Bibi et al., 2025) in the Sea Surface Facility (SURF) of the ICBM. The facility contains an 8 m × 1.5 m × 0.8 m large outdoor basin with a retractable roof, which was closed at night and during rain events. The basin was filled with North Sea water from the adjacent Jade Bay. Homogeneity of the ULW in the basin was achieved by constant mixing of the water column. The daily SML and ULW samples were collected alternating in the morning, about 1 h after sunrise, and in the afternoon, about 10 h after sunrise. The alternation of sampling times intended to capture a potential effect of sun-exposure duration on DOM transformations and elucidated the day and night variability of the layers. The SML was collected via glass plate sampling (Cunliffe and Wurl, 2014). The ULW was sampled via a submerged tube and a connected syringe suction system in 0.4 m depth. The removed sample volume was refilled with Jade Bay water every day. SML and ULW samples were filtered through pre-flushed 0.7 µm Whatman GF/F and 0.2 nucleopore filters into clear 40 ml SUPELCO bottles. These bottles were acid-washed twice and combusted at 500 °C for 5 h. The samples were stored dark and at 4 °C and measured within a few days of the study. FDOM was measured using a Aqualog fluorescence spectrometer (Horiba Scientific, Japan) with 10 seconds integration time and high gain of the CCD (charge-coupled device) sensor within an excitation range from 240 to 500 nm, and an emission range from 209.15 to 618.53 nm. The Aqualog measures fluorescence as well as absorption. The resulting data includes an excitation-emission-matrix (EEM) of the blank (MilliQ Starna cuvette), an EEM of the sample, and the absorption values of the sample. The raw exported Aqualog data was corrected for errors and lamp shifts. The corrected EEM data is then decomposed by PARAFAC (Murphy et al., 2013) for its underlying fluorophore components. Before running the PARAFAC routine, the corrected data needed to undergo a correction process by subtracting the blank from the sample EEM and canceling the influences of the inner-filter effect (IFE, Parker & Rees, 1962; Kothawala et al., 2013). The fluorescence intensity of the IFE-corrected EEM is calibrated by using the Raman scatter peak of water (Lawaetz & Stedmon, 2009). For PARAFAC the corrected data was processed using the drEEM and NWAY toolbox (version 0.6.5; Murphy et al., 2013) in MATLAB (R2020b). A 4-component model was validated with the validation style S4C6T3 for the split half analysis with nonnegativity constraints and 1-8e as the convergence criteria with 50 random starts and a maximum number of 2500 iterations. The resulting final model had a core consistency of 88.11 and the explained percentage was 99.55%. Furthermore, four fluorescence indices were calculated from the corrected EEM data (HIX – Humification index, Zsolnay et al., 1999; BIX – Biological index, Huguet et al., 2009; REPIX – Recently produced index, Parlanti et al., 2000, Drozdowska et al., 2015; ARIX, Murphy, 2025).

Continuous optical chlorophyll-a and turbidity data along R/V SONNE cruise SO285

Underway optical chlorophyll-a and turbidity data were collected along the cruise track with Sea-Bird Scientific ECO FLNTU sensors installed within two autonomous measurement systems, called self-cleaning monitoring boxes (SMBs). The SMBs measure alternatingly. While one box is measuring, the other one is being cleaned. The water inlet for the SMBs is at about 4 m below sea surface. Observed chlorophyll-a and turbidity data were both quality controlled and the chlorophyll-a data was additionally calibrated using chlorophyll-a reference data from discrete water samples taken from the CTD water sampler at 10 m depth. Sample chlorophyll-a was determined spectrophotometrically following Jeffrey and Humphrey (1975) as in EPA Method 446. Note that the ship crossed various biogeochemical provinces leading to high variability in the data and, additionally, non-photochemical quenching effects can be observed making it difficult to robustly calibrate the data. A comparison of the calibrated chlorophyll-a with satellite data using the GlobColour CHL1 and CHL2 products is additionally provided. Details on all quality control steps, the calibration, and the comparison with satellite data can be found in the data processing report. The resulting data set contains the original data, the calibrated data (in case of chlorophyll-a) and corresponding quality flags achieved by the quality control algorithm. The data source is given through the name of the active SMB. The data set contains data during transit time and station work. We recommend to use ship's speed to filter for only transit data.

Continuous optical chlorophyll-a and turbidity data along RV MARIA S. MERIAN cruise MSM129/1

Underway optical chlorophyll-a and turbidity data were collected along the cruise track with Sea-Bird Scientific ECO FLNTU sensors installed within two autonomous measurement containers, as part of the "Reinseewassersystem" (RSWS). The containers measure alternatingly. While one container is measuring, the other one is being cleaned. The boxes switched generally every 12 hours. The water inlet for the RSWS is at about 6.5 m below sea surface. Observed chlorophyll-a and turbidity data were both quality controlled. Analysis of the chlorophyll-a and turbidity data during parallel operation of the sensors in the two boxes showed significant differences between the sensors. The sensors were aligned resulting in consistent chlorophyll-a and turbidity time series. The corrected chlorophyll-a data were calibrated based on chlorophyll-a values from discrete water samples taken from a RSWS water outlet in the hangar. Samples were frozen and measured fluorometrically in the lab. The time series was separated into two sections, coastal and open ocean, which were calibrated independently. The turbidity time series was also compared to suspended particulate matter from water samples, however, correlation was low and therefore the comparison not used for calibrating turbidity. The calibrated chlorophyll-a time series and corrected turbidity time series were compared against Globcolour CHL1 and TSM products, respectively. Details on all quality control steps, the calibration, and the comparison with satellite data can be found in the data processing report. The data set user should keep in mind that some parts of the time series are likely affected by non-photochemical quenching, see data processing report. It was out of the scope of the quality control to flag or correct non-photochemical quenching. The resulting data set contains the original data and corresponding quality flags achieved by the quality control algorithm as well as the calibrated chlorophyll-a and corrected turbidity data with corresponding quality flags. The data source is given through the name of the active container. The data set contains data during transit time and station work. We recommend to use ship's speed to filter for only transit data.

Standardisiertes Monitoring von Wachstumsreaktionen wichtiger Waldbaumarten auf klimatische Extremereignisse, Teilvorhaben 3: Upscaling und Prognosen

Im Teilvorhaben 3 wird im Modul 5 (Flächendeckendes satellitengestütztes Monitoring der Wachstumsreaktion) ein satellitenbasiertes räumliches Monitoring der Wachstumsreaktion der Bäume für die Testgebiete entwickelt. Als Wachstumsreaktion wird die Veränderung des Saftflusses sowie des Dickenwachstums als Reaktion auf extreme Hitze- und Trockenperioden definiert. Beide Variablen werden mittels DHC-Stationen in situ gemessen und durch die Kombination mit Satellitendaten in die Fläche überführt. Als Prädiktoren werden neuartige Daten der spektral hochaufgelösten ECOSTRESS (IR hyperspektral), OCO-3 und DESIS (Hyperspektralsensor) herangezogen, die alle auf der ISS installiert und damit optimal für eine solche Datenkombination geeignet sind. Die Daten der punktuellen DHC-Stationen werden verwendet, um maschinelle Lernmodelle auf der Basis der spektral hochaufgelösten neuen Fernerkundungsdaten unter normalen und extremen Klimabedingungen zu trainieren. Die Modelle können auf das Prädiktorgitter angewendet werden, sodass die Zielvariablen räumlich modelliert werden können. Aufgrund der schlechten zeitlichen Auflösung werden diese Daten wiederum als Prädiktoren verwendet, um die Zielvariablen auf konventionelle, zeitlich höher aufgelöste (Sentinel, MODIS) und Kronen auflösende Systeme (Planet) zu transferieren. Damit ist ein räumliches Monitoring unter verschiedenen Klimabedingungen möglich. ECOSTRESS liefert gegitterte Prädiktorvariablen zur Verdunstung, zum Evaporative Stress Index sowie zur Water Use Efficiency in 30 bis 70 m Auflösung, die mit DHC-Messungen des Saftflusses kombiniert werden. OCO-3 liefert Informationen zur fotosynthetischen Aktivität (SIF: solar-induced chlorophyll fluorescence) in etwa 2 km Auflösung, die mit den DHC-Messungen zum Dickenwachstum kombiniert werden. DESIS liefert hyperspektrale Daten in 30 m Auflösung und wird v.a. für die Erhöhung der räumlichen Auflösung der OCO-3 Daten verwendet.

Entwicklung eines Inline Messverfahrens zur ortsaufgelösten Detektion filmischer Verunreinigungen auf Bauteiloberflächen sowie zur Unterstützung der Trennmittelapplikation im Druckgussprozess, Teilvorhaben: Quantifizierbarkeit der Trennmittelbelegung von Werkzeug und Bauteil

Entwicklung und Anwendung der wissenschaftlichen Nutzlast für das TRIPLE-System zur Habitabilitätsbeurteilung von unter-Eis Habitaten und der nachhaltigen Nutzung der gewonnen Daten, Teilvorhaben TRIOS GmbH

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