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Effect of Solid Biological Waste Compost on the Metabolite Profile of Brassica rapa ssp chinensis
(2018)
Large quantities of biological waste are generated at various steps within the food production chain and a great utilization potential for this solid biological waste exists apart from the current main usage for the feedstuff sector. It remains unclear how the usage of biological waste as compost modulates plant metabolites. We investigated the effect of biological waste of the processing of coffee, aronia, and hop added to soil on the plant metabolite profile by means of liquid chromatography in pak choi sprouts. Here we demonstrate that the solid biological waste composts induced specific changes in the metabolite profiles and the changes are depending on the type of the organic residues and its concentration in soil. The targeted analysis of selected plant metabolites, associated with health beneficial properties of the Brassicaceae family, revealed increased concentrations of carotenoids (up to 3.2-fold) and decreased amounts of glucosinolates (up to 4.7-fold) as well as phenolic compounds (up to 1.5-fold).
Root water uptake is an essential process for terrestrial plants that strongly affects the spatiotemporal distribution of water in vegetated soil. Fast neutron tomography is a recently established non-invasive imaging technique capable to capture the 3D architecture of root systems in situ and even allows for tracking of three-dimensional water flow in soil and roots. We present an in vivo analysis of local water uptake and transport by roots of soil-grown maize plants—for the first time measured in a three-dimensional time-resolved manner. Using deuterated water as tracer in infiltration experiments, we visualized soil imbibition, local root uptake, and tracked the transport of deuterated water throughout the fibrous root system for a day and night situation. This revealed significant differences in water transport between different root types. The primary root was the preferred water transport path in the 13-days-old plants while seminal roots of comparable size and length contributed little to plant water supply. The results underline the unique potential of fast neutron tomography to provide time-resolved 3D in vivo information on the water uptake and transport dynamics of plant root systems, thus contributing to a better understanding of the complex interactions of plant, soil and water.
Eine Zunahme der allgemeinen Temperatur auf Grund des Klimawandels und die damit einhergehende Zunahme von Hitzewellen führten dazu, dass das Landesamt für Umwelt und Verbraucherschutz Nordrhein-Westfalen (LANUV) einen Leitfaden für den Schutz der positiven Klimafunktion urbaner Böden herausgab. Darauf aufbauend wurde auf regionaler Ebene für die Stadt Düsseldorf die Kühlleistung der urbanen Böden quantifiziert, um besonders schutzwürdige Bereiche zu identifizieren. Im Rahmen des Projektes ExTrass sollte nun die Kühlleistung urbaner Böden innerhalb Remscheids quantifiziert werden, jedoch auf Basis von frei zugänglichen Daten. Eine solche Datengrundlage schließt eine Modellierung des Bodenwasserhaushaltes, welches die Grundlage der Quantifizierung in Düsseldorf war, für Remscheid aus. Jedoch bietet der vorgestellte Ansatz die Möglichkeit, eine solche Untersuchung auch in anderen Gemeinden innerhalb Deutschlands mit relativ wenig Aufwand durchzuführen.
Die Kühlleistung der Böden wurde über die nutzbare Feldkapazität abgeschätzt, welche das Wasserspeichervolumen der obersten durchwurzelten Bodenzone angibt. Es ist der Bodenwasserspeicher, der Wasser für die Evapotranspiration zur Verfügung stellt und damit maßgeblich die Kühlleistung eines Bodens definiert, d.h. durch direkte Evaporation des Bodenwassers sowie durch die Transpiration von Wasser durch Pflanzen. In die Erstellung der Karte sind eingegangen: (a) die Bodenkarte Nordrhein-Westfalens (BK50), um die nutzbare Feldkapazität (nFK) je Fläche zu bestimmen; (b) der Landnutzungsdatensatz UrbanAtlas 2012, in Verbindung mit einer Literaturrecherche, um den Einfluss der Landnutzung auf die Werte der nFK, insbesondere im Hinblick auf Versiegelung und Verdichtung herzuleiten; und (c) OpenStreetMap (OSM), um den Anteil der versiegelten Flächen genauer zu bestimmen, als dies auf Basis des UrbanAtlas möglich gewesen wäre.
Es hat sich gezeigt, dass dieser Ansatz geeignet ist, um die räumliche Verteilung der potenziellen Bodenkühlfunktion innerhalb einer Stadt zu untersuchen. Es ist zu beachten, dass der Einfluss des Grundwassers in Remscheid nicht berücksichtigt werden konnte. Denn es ist damit zu rechnen, dass die Grundwasserverhältnisse aufgrund der geologischen und topographischen Situation in Remscheid kleinräumig Variationen unterliegen und es somit
keinen durchgängigen und kartierten Aquifer gibt.
Kleingartenanlagen, Parks und Friedhöhe im innerstädtischen Bereich und allgemein die Landnutzungsklassen Wald und Grünland wurden als Flächen mit einem besonders hohem potenziellen Bodenkühlpotenzial identifiziert. Solche Flächen sind besonders schützenswert. Die Analyse der Speicherfüllstände der oberen Bodenzone, basierend auf der erstellten Karte der potenziellen Bodenkühlfunktion und der klimatischen Wasserbilanz, ergab, dass besonders innerstädtische Flächen, die einen kleinen Bodenwasserspeicher haben, in einem trockenen Jahr bereits früh im Sommer ihre Kühlfunktion verlieren und bei Hitzewellen somit eine verringerte positive Klimafunktion haben. Gestützt wird diese Aussage durch eine Auswertung des normalisierten differenzierten Vegetationsindex (NDVI), der genutzt wurde, um die Veränderung der Pflanzenvitalität vor und nach einer Hitzeperiode im Juni/Juli 2018 zu untersuchen.
Messungen mit Meteobikes, einer Vorrichtung, die dazu geeignet ist, während einer Radfahrt kontinuierlich die Temperatur zu messen, stützen die Erkenntnis, dass innerstädtische Grünflächen wie Parks eine positive Wirkung auf das urbane Mikroklima haben. Weiterhin zeigen diese Messungen, dass die Topographie innerhalb des Untersuchungsgebietes die Aufheizung einzelner Flächen und die Temperaturverteilung vermutlich mitbestimmt. Die hier vorgestellte Karte der potenziellen Kühlfunktion für Remscheid sollte als Ergänzung in die Klimafunktionskarte für Remscheid eingehen und den bestehenden Layer „flächenhafte Klimafunktion“, der nur die Landnutzung berücksichtigt, ersetzen.
A digital filter is introduced which treats the problem of predictability versus time averaging in a continuous, seamless manner. This seamless filter (SF) is characterized by a unique smoothing rule that determines the strength of smoothing in dependence on lead time. The rule needs to be specified beforehand, either by expert knowledge or by user demand. As a result, skill curves are obtained that allow a predictability assessment across a whole range of time-scales, from daily to seasonal, in a uniform manner. The SF is applied to downscaled SEAS5 ensemble forecasts for two focus regions in or near the tropical belt, the river basins of the Karun in Iran and the Sao Francisco in Brazil. Both are characterized by strong seasonality and semi-aridity, so that predictability across various time-scales is in high demand. Among other things, it is found that from the start of the water year (autumn), areal precipitation is predictable with good skill for the Karun basin two and a half months ahead; for the Sao Francisco it is only one month, longer-term prediction skill is just above the critical level.
This study investigates possible impacts of four global warming levels (GWLs: GWL1.5, GWL2.0, GWL2.5, and GWL3.0) on drought characteristics over Niger River basin (NRB) and Volta River basin (VRB). Two drought indices-Standardized Precipitation Index (SPI) and Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index (SPEI)-were employed in characterizing droughts in 20 multi-model simulation outputs from the Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (CORDEX). The performance of the simulation in reproducing basic hydro-climatological features and severe drought characteristics (i.e., magnitude and frequency) in the basins were evaluated. The projected changes in the future drought frequency were quantified and compared under the four GWLs for two climate forcing scenarios (RCP8.5 and RCP4.5). The regional climate model (RCM) ensemble gives a realistic simulation of historical hydro-climatological variables needed to calculate the drought indices. With SPEI, the simulation ensemble projects an increase in the magnitude and frequency of severe droughts over both basins (NRB and VRB) at all GWLs, but the increase, which grows with the GWLs, is higher over NRB than over VRB. More than 75% of the simulations agree on the projected increase at GWL1.5 and all simulations agree on the increase at higher GWLs. With SPI, the projected changes in severe drought is weaker and the magnitude remains the same at all GWLs, suggesting that SPI projection may underestimate impacts of the GWLs on the intensity and severity of future drought. The results of this study have application in mitigating impact of global warming on future drought risk over the regional water systems.
Das Schulfach Geographie war in der DDR eines der Fächer, das sehr stark mit politischen Themen im Sinne des Marxismus-Leninismus bestückt war. Ein anderer Aspekt sind die sozialistischen Erziehungsziele, die in der Schulbildung der DDR hoch im Kurs standen. Im Fokus stand diesbezüglich die Erziehung der Kinder zu sozialistischen Persönlichkeiten. Die Arbeit versucht einen klaren Blick auf diesen Umstand zu werfen, um zu erfahren, was da von den Lehrkräften gefordert wurde und wie es in der Schule umzusetzen war.
Durch den Fall der Mauer war natürlich auch eine Umstrukturierung des Bildungssystems im Osten unausweichlich. Hier will die Arbeit Einblicke geben, wie die Geographielehrkräfte diese Transformation mitgetragen und umgesetzt haben. Welche Wesenszüge aus der Sozialisierung in der DDR haben sich bei der Gestaltung des Unterrichtes und dessen Ausrichtung auf die neuen Erziehungsziele erhalten?
Hierzu wurden Geographielehrkräfte befragt, die sowohl in der DDR als auch im geeinten Deutschland unterrichtet haben. Die Fragen bezogen sich in erster Linie auf die Art und Weise des Unterrichtens vor, während und nach der Wende und der daraus entstandenen Systemtransformation.
Die Befragungen kommen zu dem Ergebnis, dass sich der Geographieunterricht in der DDR thematisch von dem in der BRD nicht sonderlich unterschied. Von daher bedurfte es keiner umfangreichen inhaltlichen Veränderung des Geographieunterrichts. Schon zu DDR-Zeiten wurden durch die Lehrkräfte offenbar eigenmächtig ideologiefreie physisch-geographische Themen oft ausgedehnt, um die Ideologie des Faches zu reduzieren. So fiel den meisten eine Anpassung ihres Unterrichts an das westdeutsche System relativ leicht. Die humanistisch geprägte Werteerziehung des DDR-Bildungssystems wurde unter Ausklammerung des sozialistischen Aspektes ebenso fortgeführt, da es auch hier viele Parallelen zum westdeutschen System gegeben hat. Deutlich wird eine Charakterisierung des Faches als Naturwissenschaft von Seiten der ostdeutschen Lehrkräfte, obwohl das Fach an den Schulen den Gesellschaftswissenschaften zugeordnet wird und auch in der DDR eine starke wirtschaftsgeographische Ausrichtung hatte.
Von der Verantwortung sozialistische Persönlichkeiten zu erziehen, wurden die Lehrkräfte mit dem Ende der DDR entbunden und die in dieser Arbeit aufgeführten Interviewauszüge lassen keinen Zweifel daran, dass es dem Großteil der Befragten darum nicht leidtat, sie sich aber bis heute an der Werteorientierung aus DDR-Zeiten orientieren.
The Fram Strait is an area with a relatively low and irregular distribution of diatom microfossils in surface sediments, and thus microfossil records are scarce, rarely exceed the Holocene, and contain sparse information about past richness and taxonomic composition. These attributes make the Fram Strait an ideal study site to test the utility of sedimentary ancient DNA (sedaDNA) metabarcoding. Amplifying a short, partial rbcL marker from samples of sediment core MSM05/5-712-2 resulted in 95.7 % of our sequences being assigned to diatoms across 18 different families, with 38.6 % of them being resolved to species and 25.8 % to genus level. Independent replicates show a high similarity of PCR products, especially in the oldest samples. Diatom sedaDNA richness is highest in the Late Weichselian and lowest in Mid- and Late Holocene samples. Taxonomic composition is dominated by cold-water and sea-ice-associated diatoms and suggests several reorganisations – after the Last Glacial Maximum, after the Younger Dryas, and after the Early and after the Mid-Holocene. Different sequences assigned to, amongst others, Chaetoceros socialis indicate the detectability of intra-specific diversity using sedaDNA. We detect no clear pattern between our diatom sedaDNA record and the previously published IP25 record of this core, although proportions of pennate diatoms increase with higher IP25 concentrations and proportions of Nitzschia cf. frigida exceeding 2 % of the assemblage point towards past sea-ice presence.
Machine learning (ML) algorithms are being increasingly used in Earth and Environmental modeling studies owing to the ever-increasing availability of diverse data sets and computational resources as well as advancement in ML algorithms. Despite advances in their predictive accuracy, the usefulness of ML algorithms for inference remains elusive. In this study, we employ two popular ML algorithms, artificial neural networks and random forest, to analyze a large data set of flood events across Germany with the goals to analyze their predictive accuracy and their usability to provide insights to hydrologic system functioning. The results of the ML algorithms are contrasted against a parametric approach based on multiple linear regression. For analysis, we employ a model-agnostic framework named Permuted Feature Importance to derive the influence of models' predictors. This allows us to compare the results of different algorithms for the first time in the context of hydrology. Our main findings are that (1) the ML models achieve higher prediction accuracy than linear regression, (2) the results reflect basic hydrological principles, but (3) further inference is hindered by the heterogeneity of results across algorithms. Thus, we conclude that the problem of equifinality as known from classical hydrological modeling also exists for ML and severely hampers its potential for inference. To account for the observed problems, we propose that when employing ML for inference, this should be made by using multiple algorithms and multiple methods, of which the latter should be embedded in a cross-validation routine.
Climatic change alters the frequency and intensity of natural hazards. In order to assess potential future changes in flood seasonality in the Rhine River Basin, we analyse changes in streamflow, snowmelt, precipitation, and evapotranspiration at 1.5, 2.0 and 3.0 ◦C global warming levels. The mesoscale Hydrological Model (mHM) forced with an ensemble of climate projection scenarios (five general circulation models under three representative concentration pathways) is used to simulate the present and future climate conditions of both, pluvial and nival hydrological regimes. Our results indicate that the interplay between changes in snowmelt- and rainfall-driven runoff is crucial to understand changes in streamflow maxima in the Rhine River. Climate projections suggest that future changes in flood characteristics in the entire Rhine River are controlled by both, more intense precipitation events and diminishing snow packs. The nature of this interplay defines the type of change in runoff peaks. On the sub-basin level (the Moselle River), more intense rainfall during winter is mostly counterbalanced by reduced snowmelt contribution to the streamflow. In the High Rhine (gauge at Basel), the strongest increases in streamflow maxima show up during winter, when strong increases in liquid precipitation intensity encounter almost unchanged snowmelt-driven runoff. The analysis of snowmelt events suggests that at no point in time during the snowmelt season, a warming climate results in an increase in the risk of snowmelt-driven flooding. We do not find indications of a transient merging of pluvial and nival floods due to climate warming.
The presence of impermeable surfaces in urban areas hinders natural drainage and directs the surface runoff to storm drainage systems with finite capacity, which makes these areas prone to pluvial flooding. The occurrence of pluvial flooding depends on the existence of minimal areas for surface runoff generation and concentration. Detailed hydrologic and hydrodynamic simulations are computationally expensive and require intensive resources. This study compared and evaluated the performance of two simplified methods to identify urban pluvial flood-prone areas, namely the fill–spill–merge (FSM) method and the topographic wetness index (TWI) method and used the TELEMAC-2D hydrodynamic numerical model for benchmarking and validation. The FSM method uses common GIS operations to identify flood-prone depressions from a high-resolution digital elevation model (DEM). The TWI method employs the maximum likelihood method (MLE) to probabilistically calibrate a TWI threshold (τ) based on the inundation maps from a 2D hydrodynamic model for a given spatial window (W) within the urban area. We found that the FSM method clearly outperforms the TWI method both conceptually and effectively in terms of model performance.