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Samples of 474 forest stands in Germany were analysed for concentrations of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in three sampling depths. Enhanced concentrations were mainly found at spots relatively close to densely industrialized and urbanized regions and at some topographically elevated areas. Average enrichment factors between mineral soil and humic layer depend on humus type i.e. decrease from mull via moder to more Based on their compound-patterns, the observed samples could be assigned to three main clusters. For some parts of our study area a uniform assignment of samples to clusters over larger regions could be identified. For instance, samples taken at vicinity to brown-coal strip-mining districts are characterized by high relative abundances of low-molecular-weight PAHs. These results suggest that PAHs are more likely originated from local and regional emitters rather than from long-range transport and that specific source-regions can be identified based on PAH fingerprints. (C) 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Im Rahmen der vom Bundesministerium für Bildung und -forschung geförderten Forschungsinitiative „BonaRes – Boden als nachhaltige Ressource der Bioökonomie“ soll sich das Teilprojekt „I4S – integrated system for site-specific soil fertility management“ der Entwicklung eines integrierten Systems zum ortsspezifischen Management der Bodenfruchtbarkeit widmen. Hierfür ist eine Messplattform zur Bestimmung relevanter Bodeneigenschaften und der quantitativen Analyse ausgewählter Makro- und Mikronährstoffe geplant. In der ersten Phase dieses Projekts liegt das Hauptaugenmerk auf der Kalibrierung und Validierung der verschiedenen Sensoren auf die Matrix Boden, der Probennahme auf dem Acker und der Planung sowie dem Aufbau der Messplattform. Auf dieser Plattform sollen in der zweiten Phase des Projektes die verschiedenen Bodensensoren installiert, sowie Modelle und Entscheidungsalgorithmen zur Steuerung der Düngung und dementsprechend Verbesserung der Bodenfunktionen erstellt werden.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Grundlagenuntersuchung und Entwicklung einer robusten Online-Analyse mittels Energie-dispersiver Röntgenfluoreszenzspektroskopie (EDRFA) zur Quantifizierung ausgewählter Makro- und Mikronährstoffe in Böden für eine kostengünstige und flächendeckende Kartierung von Ackerflächen. Für die Entwicklung eines Online-Verfahrens wurde ein dem Stand der Technik entsprechender Röntgenfluoreszenzmesskopf in Betrieb genommen und die dazugehörigen Geräteparameter auf die Matrix Boden optimiert. Die Bestimmung der analytischen Qualitäts-merkmale wie Präzision und Nachweisgrenzen fand für eine Auswahl an Nährelementen von Aluminium bis Zink statt. Um eine möglichst Matrix-angepasste Kalibrierung zu erhalten, wurde sowohl mit zertifizierten Referenzmaterialien (CRM), als auch mit Ackerböden kalibriert. Da einer der größten Nachteile der Röntgenfluoreszenzanalyse die Beeinflussung durch Matrixeffekte ist, wurde neben der klassischen univariaten Datenauswertung auch die chemometrische multivariate Methode der Partial Least Squares Regression (PLSR) eingesetzt. Die PLSR bietet dabei den Vorteil, Matrixeffekte auszugleichen, wodurch robustere Kalibriermodelle erhalten werden können. Zusätzlich wurde eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) durchgeführt, um Gemeinsamkeiten und Ausreißer innerhalb des Probensets zu identifizieren. Es zeigte sich, dass eine Klassifizierung der Böden anhand ihrer Textur Sand, Schluff, Lehm und Ton möglich ist.
Aufbauend auf den Ergebnissen idealer Bodenproben (zu Tabletten gepresste luftgetrocknete Proben mit Korngrößen < 0,5 mm) wurde im Verlauf dieser Arbeit die Probenvorbereitung immer weiter reduziert und der Einfluss verschiedener Kenngrößen untersucht. Diese Einflussfaktoren können die Dichte und die Homogenität der Probe, sowie Korngrößeneffekte und die Feuchtigkeit sein. Anhand des RMSE (Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme) und unter Berücksichtigung der Residuen werden die jeweils erstellten Kalibriermodelle miteinander verglichen. Um die Güte der Modelle zu bewerten, wurden diese mit einem Testset validiert. Hierfür standen 662 Bodenproben von 15 verschiedenen Standorten in Deutschland zur Verfügung. Da die Ergebnisse an gepressten Tabletten für die Elemente Al, Si, K, Ca, Ti, Mn, Fe und Zn den Anforderungen für eine spätere Online-Analyse entsprechen, wurden im weiteren Verlauf dieser Arbeit Kalibriermodelle mit losen Bodenproben erstellt. Auch hier konnten gute Ergebnisse durch ausreichende Nachweisgrenzen und eine niedrige gemittelte Messabweichung bei der Vorhersage unbekannter Testproben erzielt werden. Es zeigte sich, dass die Vorhersagefähigkeit mit der multivariaten PLSR besser ist als mit der univariaten Datenauswertung, insbesondere für die Elemente Mn und Zn.
Der untersuchte Einfluss der Feuchtigkeit und der Korngrößen auf die Quantifizierung der Elementgehalte war vor allem bei leichteren Elementen deutlich zu sehen. Es konnte schließlich eine multivariate Kalibrierung unter Berücksichtigung dieser Faktoren für die Elemente Al bis Zn erstellt werden, so dass ein Einsatz an Böden auf dem Acker möglich sein sollte. Eine höhere Messunsicherheit muss dabei einkalkuliert werden. Für eine spätere Probennahme auf dem Feld wurde zudem der Unterschied zwischen statischen und dynamischen Messungen betrachtet, wobei sich zeigte, dass beide Varianten genutzt werden können. Zum Abschluss wurde der hier eingesetzte Sensor mit einem kommerziell erhältlichen Hand-Gerät auf sein Quantifizierungspotential hin verglichen. Der Sensor weist anhand seiner Ergebnisse ein großes Potential als Online-Sensor für die Messplattform auf. Die Ergebnisse unter Laborbedingungen zeigen, dass eine robuste Analyse Ackerböden unter Berücksichtigung der Einflussfaktoren möglich ist.
Management of agricultural soil quality requires fast and cost-efficient methods to identify multiple stressors that can affect soil organisms and associated ecological processes. Here, we propose to use soil protists which have a great yet poorly explored potential for bioindication. They are ubiquitous, highly diverse, and respond to various stresses to agricultural soils caused by frequent management or environmental changes. We test an approach that combines metabarcoding data and machine learning algorithms to identify potential stressors of soil protist community composition and diversity. We measured 17 key variables that reflect various potential stresses on soil protists across 132 plots in 28 Swiss vineyards over 2 years. We identified the taxa showing strong responses to the selected soil variables (potential bioindicator taxa) and tested for their predictive power. Changes in protist taxa occurrence and, to a lesser extent, diversity metrics exhibited great predictive power for the considered soil variables. Soil copper concentration, moisture, pH, and basal respiration were the best predicted soil variables, suggesting that protists are particularly responsive to stresses caused by these variables. The most responsive taxa were found within the clades Rhizaria and Alveolata. Our results also reveal that a majority of the potential bioindicators identified in this study can be used across years, in different regions and across different grape varieties. Altogether, soil protist metabarcoding data combined with machine learning can help identifying specific abiotic stresses on microbial communities caused by agricultural management. Such an approach provides complementary information to existing soil monitoring tools that can help manage the impact of agricultural practices on soil biodiversity and quality.
Die vorliegende Arbeit wurde im Rahmen des multidisziplinären Deutsch-Russischen Verbundprojektes "Laptev See 2000" erstellt. Die dargestellten bodenkundlichen und mikro-biologischen Untersuchungen verfolgten das Ziel die mikrobielle Lebensgemeinschaft eines Permafrostbodens im sibirischen Lena Delta zu charakterisieren, wobei den methanogenen Archaea besondere Beachtung zukam. Die Probennahme wurde im August 2001 im zentralen Lenadelta, auf der Insel Samoylov durchgeführt. Das Delta liegt im Bereich des kontinuierlichen Permafrostes, was bedeutet, dass nur eine flache saisonale Auftauschicht während der Sommermonate auftaut. Das untersuchte Bodenprofil lag im Zentrum eines für die Landschaft repräsentativen Low Center Polygons. Zum Zeitpunkt der Beprobung betrug die Auftautiefe des untersuchten Bodens 45 cm.. Der Wasserstand lag zum Untersuchungszeitpunkt 18 cm unter der Geländeoberfläche, so dass alle tiefer liegenden Horizonte durch anaerobe Verhältnisse charakterisiert waren. Die Untersuchung der bodenkundlichen Parameter ergab unter anderem eine mit zunehmender Tiefe abnehmende Konzentration von Kohlenstoff und Stickstoff, sowie eine Abnahme von Temperatur und Wurzeldichte. Um die Auswirkungen der sich mit der Tiefe verändernden Bodeneigenschaften auf die Mikroorganismen zu ermitteln, wurden die Mikroorganismenpopulationen der verschiedenen Bodentiefen mit Hilfe der Fluoreszenz in situ Hybridisierung hinsichtlich ihrer Anzahl, Aktivität und Zusammensetzung beschrieben. Für die Charakterisierung des physiologischen Profils dieser Gemeinschaften, bezüglich der von ihr umsetzbaren Kohlenstoffverbindungen, wurden BIOLOG Mikrotiterplatten unter den in situ Bedingungen angepassten Bedingungen eingesetzt. Die sich im Profil verändernden Bodenparameter, vor allem die abnehmende Substratversorgung, die geringe Temperatur und die anaeroben Verhältnisse in den unteren Bodenschichten führten zu einer Veränderung der Mikroorganismenpopulation im Bodenprofil. So nahm von oben nach unten die Gesamtanzahl der ermittelten Mikroorganismen von 23,0 × 108 auf 1,2 × 108 Zellen g-1 ab. Gleichzeitig sank der Anteil der aktiven Zellen von 59% auf 33%. Das bedeutet, dass im Bereich von 0-5 cm 35mal mehr aktive Zellen g-1 als im Bereich von 40-45 cm gefunden wurden. Durch den Einsatz spezieller rRNS-Sonden konn-te zusätzlich eine Abnahme der Diversität mit zunehmender Bodentiefe nachgewiesen werden. Die geringere Aktivität der Population in den unteren Horizonten sowie die Unterschiede in der Zusammensetzung wirkten sich auf den Abbau der organischen Substanz aus. So wur-den die mit Hilfe der BIOLOG Mikrotiterplatten angebotenen Substanzen in größerer Tiefe langsamer und unvollständiger abgebaut. Insbesondere in den oberen 5 cm konnten einige der angebotenen Polymere und Kohlehydrate deutlich besser als im restlichen Profil umge-setzt werden. Das außerdem unter anaeroben Versuchsbedingungen diese Substrate deutlich schlechter umgesetzt wurden, kann so interpretiert werden, dass die konstant anaeroben Bedingungen in den unteren Horizonten ein Auftreten der Arten, die diese Substrate umset-zen, erschweren. Die in den oberen, aeroben Bodenabschnitten wesentlich höheren Zellzahlen und Aktivitäten und die dadurch schnellere C-Umsetzung führen auch zu einer besseren Substratversorgung der methanogenen Archaea in den makroskopisch aeroben Horizonten. Die erhöhte Substratverfügbarkeit erklärt die Tatsache, dass im Bereich von 0-5 cm die meisten methanogenen Archaea gefunden wurden, obwohl sich dieser Bereich zum Zeitpunkt der Probennahme oberhalb des wassergesättigten Bodenbereichs befand. Trotz der aeroben Bedingungen in, liegt im Bereich von 5 10 cm die für die methanogenen Archaea am besten geeignete Kombination aus Substratangebot und anaeroben Nischen vor. Hinzu kommt, dass in diesen Tiefen die Sommertemperaturen etwas höher liegen als in den tieferen Horizonten, was wiederum die Aktivität positiv beeinflusst. Bei zusammenfassender Betrachtung der Untersuchungsergebnisse von Anzahl, Aktivität, Zusammensetzung und Leistung der gesamten, aber im besonderen auch der methanogenen Mikroorganismenpopulation wird deutlich, dass in dem untersuchten Bodenprofil unter ökologischen Gesichtspunkten die oberen 15-20 cm den für den C-Umsatz relevantesten Bereich darstellen. Das Zusammenspiel wichtiger Bodenparameter wie Bodentemperatur, Wasserstand, Nährstoffversorgung und Durchwurzelung führt dazu, dass in dem untersuchten Tundraboden in den oberen 15-20 cm eine wesentlich größere und diversere Anzahl an Mikroorganismen existiert, die für einen schnelleren und umfassenderen Kohlenstoffumsatz in diesem Bereich des active layers sorgt.
Plastics, despite their great benefits, have become a ubiquitous environmental pollutant, with micro-plastic particles having come into focus most recently. Microplastic effects have been intensely studied in aquatic, especially marine systems; however, there is lack of studies focusing on effects on soil and its biota. A basic question is if and how surface-deposited microplastic particles are transported into the soil. We here wished to test if soil microarthropods, using Collembola, can transport these particles over distances of centimeters within days in a highly controlled experimental set-up. We conducted a fully factorial experiment with two collembolan species of differing body size, Folsomia candida and Proisotoma minuta, in combination with urea-formaldehyde particles of two different particle sizes. We observed significant differences between the species concerning the distance the particles were transported. F. candida was able to transport larger particles further and faster than P. minuta. Using video, we observed F candida interacting with urea-formaldehyde particles and polyethylene terephthalate fibers, showing translocation of both material types. Our data clearly show that microplastic particles can be moved and distributed by soil microarthropods. Although we did not observe feeding, it is possible that microarthropods contribute to the accumulation of microplastics in the soil food web. (C) 2017 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Landslides
(2022)
Erosion by landslides is a common phenomenon in mountain regions around the globe, affecting all climatic zones. Landslides facilitate bedrock weathering, pedogenesis and ecological succession, being key drivers of biodiversity. Landslide chronosequences have long been used for studies of vegetation succession in initial ecosystems, but they further offer ideal model systems for studies of soil development and microbial community succession. In this review we synthesize the state of knowledge on the role of landslides in ecosystems, their influence on element cycles and interactions with biota. Further, we discuss feedback mechanisms between global warming, landslide activity and greenhouse gas emissions. In the view of increasing anthropogenic influence and climate change, soils are becoming a critical resource. Due to their ubiquity, landslide chronosequences have the potential to provide critical insights into soil development under different climates and thereby contribute to future soil restoration efforts.
Challenges in the quantification of nutrients in soils using laser-induced breakdown spectroscopy
(2018)
The quantification of the elemental content in soils with laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) is challenging because of matrix effects strongly influencing the plasma formation and LIBS signal. Furthermore, soil heterogeneity at the micrometre scale can affect the accuracy of analytical results. In this paper, the impact of univariate and multivariate data evaluation approaches on the quantification of nutrients in soil is discussed. Exemplarily, results for calcium are shown, which reflect trends also observed for other elements like magnesium, silicon and iron. For the calibration models, 16 certified reference soils were used. With univariate and multivariate approaches, the calcium mass fractions in 60 soils from different testing grounds in Germany were calculated. The latter approach consisted of a principal component analysis (PCA) of adequately pre-treated data for classification and identification of outliers, followed by partial least squares regression (PLSR) for quantification. For validation, the soils were also characterised with inductively coupled plasma optical emission spectroscopy (ICP OES) and X-ray fluorescence (XRF) analysis. Deviations between the LIBS quantification results and the reference analytical results are discussed.
Grazing by domestic ungulates can have substantial impacts on forests in arid and semi-arid regions, possibly including severe loss of carbon from the soil. Predicting net livestock impacts on soil organic carbon stocks remains challenging, however, due to the dependence on animal loads and on soil and environmental parameters. The objective of this study was to better understand grazing effects on soil organic carbon in seasonal tropical dry forests of north-eastern Brazil (Caatinga) by quantifying carbon stocks of the upper soil profile (0–5 cm depth) and greater soil depths (>5 cm depth down to bedrock) along a gradient of grazing intensity while accounting for other influencing factors such as soil texture, vegetation, landscape topography, and water availability. We analysed soil organic carbon, soil clay content, altitude above sea level, soil depth to bedrock, distance to the nearest permanent water body, species diversity of perennial plants and aboveground biomass on 45 study plots located in the vicinity of the Itaparica Reservoir, Pernambuco, Brazil. Livestock (mainly goats and cattle) are unevenly distributed in the studied ecosystem, thus grazing intensity was accounted for based on the weight of livestock droppings per square metre and classified as no or light, intermediate, or heavy grazing. The mean soil organic carbon in the area was 16.86 ± 1.28 Mg ha−1 C with approximately one-quarter found in the upper 5 cm of the soil profile (4.14 ± 0.43 Mg ha−1 C) and the remainder (12.57 ± 0.97 Mg ha−1 C) in greater soil depths (>5 cm). Heavy grazing led to significantly lower soil organic carbon stocks in the upper 5 cm, whereas no effect on soil organic carbon of the soil overall or in greater soil depths was detectable. The soil’s clay content and the altitude proved to be the most relevant factors influencing overall soil organic carbon stocks and those in greater soil depths (>5 cm). Our findings suggest that grazing causes substantial release of carbon from Brazilian dry forest soils, which should be addressed through improved grazing management via a legally compulsory rotation system. This would ultimately contribute to the conservation of a unique forest system and associated ecosystem services.
The precise and accurate assessment of carbon dioxide (CO2) exchange is crucial to identify terrestrial carbon (C) sources and sinks and for evaluating their role within the global C budget. The substantial uncertainty in disentangling the management and soil impact on measured CO2 fluxes are largely ignored especially in cropland. The reasons for this lies in the limitation of the widely used eddy covariance as well as manual and automatic chamber systems, which either account for short-term temporal variability or small-scale spatial heterogeneity, but barely both. To address this issue, we developed a novel robotic chamber system allowing for dozens of spatial measurement repetitions, thus enabling CO2 exchange measurements in a sufficient temporal and high small-scale spatial resolution. The system was tested from 08th July to 09th September 2019 at a heterogeneous field (100 m x 16 m), located within the hummocky ground moraine landscape of northeastern Germany (CarboZALF-D). The field is foreseen for a longer-term block trial manipulation experiment extending over three erosion induced soil types and was covered with spring barley. Measured fluxes of nighttime ecosystem respiration (R-eco) and daytime net ecosystem exchange (NEE) showed distinct temporal patterns influenced by crop phenology, weather conditions and management practices. Similarly, we found clear small-scale spatial differences in cumulated (gap-filled) R-eco, gross primary productivity (GPP) and NEE fluxes affected by the three distinct soil types. Additionally, spatial patterns induced by former management practices and characterized by differences in soil pH and nutrition status (P and K) were also revealed between plots within each of the three soil types, which allowed compensating for prior to the foreseen block trial manipulation experiment. The results underline the great potential of the novel robotic chamber system, which not only detects short-term temporal CO2 flux dynamics but also reflects the impact of small-scale spatial heterogeneity.