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Pflanze-Boden-Mikroben-Interaktionen in Agrarsystemen: Einfluss von Cadmium und Stickstoff auf mikrobielle Gemeinschaften in der Rhizosphäre sowie auf das Wachstum einheimischer Pflanzenspezies in Landwirtschaftssystemen

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.

Flowering time, development and yield in oilseed rape (Brassica napus): Sequence diversity in regulatory genes

Flowering time (FTi) genes play a key role as regulators of complex gene expression networks, and the influence of these networks on other complex systems means that FTi gene expression triggers a cascade of regulatory effects with a broad global effect on plant development. Hence, allelic and expression differences in FTi genes can play a central role in phenotypic variation throughput the plant lifecycle. A prime example for this is found in Brassica napus, a phenotypically and genetically diverse species with enormous variation in vernalisation requirement and flowering traits. The species includes oilseed rape (canola), one of the most important oilseed crops worldwide. Previously we have identified QTL clusters related to plant development, seed yield and heterosis in winter oilseed rape that seem to be conserved in diverse genetic backgrounds. We suspect that these QTL are controlled by global regulatory genes that influence numerous traits at different developmental stages. Interestingly, many of the QTL clusters for yield and biomass heterosis appear to correspond to the positions of meta-QTL for FTi in spring-type and/or winter-type B. napus. Based on the hypothesis that diversity in FTi genes has a key influence on plant development and yield, the aim of this study is a detailed analysis of DNA sequence variation in regulatory FTi genes in B. napus, combined with an investigation of associations between FTi gene haplotypes, developmental traits, yield components and seed yield.

Analysis of dairy production systems differentiated by location

Dairy farming across Germany displays diverse production systems. Factor endowment, management, technology adoption as well as competitive dynamics in the local or regional land, agribusiness and dairy processing sectors contribute to this differentiation on farm level. These differences impact on the ability of dairy farms and regional dairy production systems to successfully respond to pressures arising from future market and policy changes. The overall objective of the research activities of which this project is a part of, is to develop a thorough understanding of the processes that govern the spatial dynamics of dairy farm development in different regions in Germany. The central hypothesis of this research project is that management system and technological choices differ systematically across local production and market conditions. The empirical approach will focus on the estimation of farm specific nonparametric cost functions for dairy farms located in across Germany differentiated by time and location. A spatially differentiated data base with information on input use, resource availability, as well as local market conditions for land and output markets will be compiled. The nonparametric approach is specifically suited to disclose a more accurate representation of dairy production system heterogeneity across locations and time compared to parametric concepts as it provides the necessary flexibility to accommodate non-linearities relevant for a wide domain of explanatory variables. The methodology employed goes beyond the state of the art of the literature as it combines kernel density estimation with a Bayesian sampling approach to provide theory consistent parameters for each farm in the data sample.The specific methodological hypothesis is that the nonparametric approach is superior to current parametric techniques and this hypothesis is tested using statistical model evaluation. Regarding the farm management and technological choices, we hypothesize that land suitability for feed production determines the farm intensity of dairy production and thus management and technological choices. With respect to the ability of farms to successfully respond to market pressures we hypothesize that farms at the upper and lower tail of the intensity distribution both can generate positive returns from dairy production. These last two hypotheses will be tested using the estimated spatially differentiated farm specific costs and marginal costs.The expected outcomes are of relevance for the agricultural sector and the food supply chain economy as a whole as fundamental market structure changes in the dairy sector are ongoing due to the abolition of the quota regulation in the years 2014/2015. Thus, exact knowledge about differences and development of dairy cost heterogeneity of farms within and between regions are an important factor for the actors involved in the market as well as the political support of this process.

BBS: Developing methods to simulate biome boundary shifts

Frame: The project is part of the GLP (Global land project) fast track action (http://bbs2008.wikidot.com) Decreasing uncertainty in predicting biome boundary shifts which aims at improving the simulation of biome boundary shifts at large spatial scales, working group Migration . The long-term goal is to improve existing vegetation models or to develop new models that are reliable and robust and can be included in Earth System models for studying biosphere-atmosphere feedbacks. Rationale: Because of the nature of terrestrial plant population and community dynamics and dispersal, and the pace of climate change, predicting the future distribution of plant species is challenging. Many coupled GCM's assume simply that the boundaries between major terrestrial biomes are either static, or adjusted non-mechanistically to follow the change of climate without time lags. In some DGVM's, a non-mechanistic treatment of biome boundaries is employed with assumed delays. Recent model simulations with both explicit seed dispersal and population and community dynamics suggest that range shifts of forest biomes will be both complex and extremely delayed (several millennia delay for centennial warming). Research topics: the effect of plant population processes and dispersal on migration, the effect of spatial heterogeneity (e.g. fragmentation or barriers) on dispersal and migration, methods to incorporate these effects into large scale models like such as DGVM's, the lags due to species migration and their effects on feedbacks to the earth system. Methods: Starting from the forest landscape model TreeMig which describes tree species migration by explicitly simulating seed dispersal on a grid of 1km wide cells, we develop numerical approaches to describe migration across heterogenous grid cells. These approaches are either aggregated models of within-cell migration speed, e.g. derived from meta-modelling, or simulating spread in a subset of smaller cells within each grid cell and then extrapolating to the larger cell. We test our methods with simulations on south-north transects in Siberia and assess the effect of species migration on the feedbacks to the earth system.

INSPIRE HH Geografische Bezeichnungen ALKIS

Dieser Datensatz stellt die geografischen Bezeichnungen von Hamburg aus dem ALKIS Quellmodell im INSPIRE-Zielmodell dar. Basis für ALKIS® ist ein von der Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland (AdV) entwickeltes Fachkonzept zur Führung aller Basisdaten des amtlichen Vermessungswesens.

INSPIRE HH Geografische Bezeichnungen

Dieser Datensatz stellt alle geografischen Bezeichnungen von Hamburg im INSPIRE-Zielmodell dar, die NICHT aus ALKIS oder ATKIS abgeleitet werden (denn dafür liegen separate Datensätze im INSPIRE-Zielmodell vor, s. Querverweise.) Aktuell sind die Bezeichnungen der Statistischen Einheiten enthalten.

INSPIRE HH Geografische Bezeichnungen ATKIS Basis-DLM

Dieser Datensatz stellt die geografischen Bezeichnungen von Hamburg aus dem ATKIS Basis-DLM Quellmodell im INSPIRE-Zielmodell dar. ATKIS® steht für Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem und ist als Gemeinschaftsprojekt der Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland (AdV) konzipiert worden.

WMS INSPIRE HH Geografische Bezeichnungen ATKIS Basis-DLM

Der WebMapService (WMS) stellt die geografischen Bezeichnungen von Hamburg im INSPIRE-Zielmodell dar. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

WFS INSPIRE HH Geografische Bezeichnungen ATKIS Basis-DLM

Der WebFeatureService (WFS) stellt die geografischen Bezeichnungen von Hamburg im INSPIRE-Zielmodell zum Download bereit. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

WMS INSPIRE HH Geografische Bezeichnungen ALKIS

Der WebMapService (WMS) stellt die geografischen Bezeichnungen von Hamburg im INSPIRE-Zielmodell dar. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

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