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- Bioindikation (2) (entfernen)
Mankind has dramatically influenced the nitrogen (N) fluxes between soil, vegetation, water and atmosphere " the global N cycle. Increasing intensification of agricultural land use, caused by the growing demand for agricultural products, has had major impacts on ecosystems worldwide. Particularly nitrogenous gases such as ammonia (NH3) have increased mainly due to industrial livestock farming. Countries with high N deposition rates require a variety of deposition measurements and effective N monitoring networks to assess N loads. Due to high costs, current "conventional"-deposition measurement stations are not widespread and therefore provide only a patchy picture of the real extent of the prevailing N deposition status over large areas. One tool that allows quantification of the exposure and the effects of atmospheric N impacts on an ecosystem is the use of bioindicators. Due to their specific physiology and ecology, especially lichens and mosses are suitable to reflect the atmospheric N input at ecosystem level. The present doctoral project began by investigating the general ability of epiphytic lichens to qualify and quantify N deposition by analysing both lichens and total N and δ15N along a gradient of different N emission sources and severity. The results showed that this was a viable monitoring method, and a grid-based monitoring system with nitrophytic lichens was set up in the western part of Germany. Finally, a critical appraisal of three different monitoring techniques (lichens, mosses and tree bark) was carried out to compare them with national relevant N deposition assessment programmes. In total 1057 lichen samples, 348 tree bark samples, 153 moss samples and 24 deposition water samples, were analysed in this dissertation at different investigation scales in Germany.The study identified species-specific ability and tolerance of various epiphytic lichens to accumulate N. Samples of tree bark were also collected and N accumulation ability was detected in connection with the increased intensity of agriculture, and according to the presence of reduced N compounds (NHx) in the atmosphere. Nitrophytic lichens (Xanthoria parietina, Physcia spp.) have the strongest correlations with high agriculture-related N deposition. In addition, the main N sources were revealed with the help of δ15N values along a gradient of altitude and areas affected by different types of land use (NH3 density classes, livestock units and various deposition types). Furthermore, in the first nationwide survey of Germany to compare lichens, mosses and tree bark samples as biomonitors for N deposition, it was revealed that lichens are clearly the most meaningful monitor organisms in highly N affected regions. Additionally, the study shows that dealing with different biomonitors is a difficult task due to their variety of N responses. The specific receptor surfaces of the indicators and therefore their different strategies of N uptake are responsible for the tissue N concentration of each organism group. It was also shown that the δ15N values depend on their N origin and the specific N transformations in each organism system, so that a direct comparison between atmosphere and ecosystems is not possible.In conclusion, biomonitors, and especially epiphytic lichens may serve as possible alternatives to get a spatially representative picture of the N deposition conditions. Furthermore, bioindication with lichens is a cost-efficient alternative to physico-chemical measurements to comprehensively assess different prevailing N doses and sources of N pools on a regional scale. They can at least support on-site deposition instruments by qualification and quantification of N deposition.
Die organische Bodensubstanz (OBS) ist eine fundamentale Steuergröße aller biogeochemischen Prozesse und steht in engem Zusammenhang zu Kohlenstoffkreisläufen und globalem Klima. Die derzeitige Herausforderung der Ökosystemforschung ist die Identifizierung der für die Bodenqualität relevanten Bioindikatoren und deren Erfassung mit Methoden, die eine nachhaltige Nutzung der OBS in großem Maßstab überwachen und damit zu globalen Erderkundungsprogrammen beitragen können. Die fernerkundliche Technik der Vis-NIR Spektroskopie ist eine bewährte Methode für die Beurteilung und das Monitoring von Böden, wobei ihr Potential bezüglich der Erfassung biologischer und mikrobieller Bodenparameter bisher umstritten ist. Das Ziel der vorgestellten Arbeit war die quantitative und qualitative Untersuchung der OBS von Ackeroberböden mit unterschiedlichen Methoden und variierender raumzeitlicher Auflösung sowie die anschließende Bewertung des Potentials non-invasiver, spektroskopischer Methoden zur Erfassung ausgewählter Parameter dieser OBS. Dafür wurde zunächst eine umfassende lokale Datenbank aus chemischen, physikalischen und biologischen Bodenparametern und dazugehörigen Bodenspektren einer sehr heterogenen geologischen Region mit gemäßigten Klima im Südwesten Deutschlands erstellt. Auf dieser Grundlage wurde dann das Potential der Bodenspektroskopie zur Erfassung und Schätzung von Feld- und Geländedaten ausgewählter OBS Parameter untersucht. Zusätzlich wurde das Optimierungspotential der Vorhersagemodelle durch statistische Vorverarbeitung der spektralen Daten getestet. Die Güte der Vorhersagewahrscheinlichkeit gebräuchlicher fernerkundlicher Bodenparameter (OC, N) konnte für im Labor erhobene Hyperspektralmessungen durch statistische Optimierungstechniken wie Variablenselektion und Wavelet-Transformation verbessert werden. Ein zusätzliches Datenset mit mikrobiellen/labilen OBS Parametern und Felddaten wurde untersucht um zu beurteilen, ob Bodenspektren zur Vorhersage genutzt werden können. Hierzu wurden mikrobieller Kohlenstoff (MBC), gelöster organischer Kohlenstoff (DOC), heißwasserlöslicher Kohlenstoff (HWEC), Chlorophyll α (Chl α) und Phospholipid-Fettsäuren (PLFAs) herangezogen. Für MBC und DOC konnte abhängig von Tiefe und Jahreszeit eine mittlere Güte der Vorhersagewahrscheinlichkeit erreicht werden, wobei zwischen hohen und niedrigen Konzentration unterschieden werden konnte. Vorhersagen für OC und PLFAs (Gesamt-PLFA-Gehalt sowie die mikrobiellen Gruppen der Bakterien, Pilze und Algen) waren nicht möglich. Die beste Prognosewahrscheinlichkeit konnte für das Chlorophyll der Grünalgen an der Bodenoberfläche (0-1cm Bodentiefe) erzielt werden, welches durch Korrelation mit MBC vermutlich auch für dessen gute Vorhersagewahrscheinlichkeit verantwortlich war. Schätzungen des Gesamtgehaltes der OBS, abgeleitet durch OC, waren hingegen nicht möglich, was der hohen Dynamik der mikrobiellen OBS Parameter an der Bodenoberfläche zuzuschreiben ist. Das schränkt die Repräsentativität der spektralen Messung der Bodenoberfläche zeitlich ein. Die statistische Optimierungstechnik der Variablenselektion konnte für die Felddaten nur zu einer geringen Verbesserung der Vorhersagemodelle führen. Die Untersuchung zur Herkunft der organischen Bestandteile und ihrer Auswirkungen auf die Quantität und Qualität der OBS konnte die mikrobielle Nekromasse und die Gruppe der Bodenalgen als zwei mögliche weitere signifikante Quellen für die Entstehung und Beständigkeit der OBS identifizieren. Insgesamt wird der mikrobielle Beitrag zur OBS höher als gemeinhin angenommen eingestuft. Der Einfluss mikrobieller Bestandteile konnte für die OBS Menge, speziell in der mineralassoziierten Fraktion der OBS in Ackeroberböden, sowie für die OBS Qualität hinsichtlich der Korrelation von mikrobiellen Kohlenhydraten und OBS Stabilität gezeigt werden. Die genaue Quantifizierung dieser OBS Parameter und ihre Bedeutung für die OBS Dynamik sowie ihre Prognostizierbarkeit mittels spektroskopischer Methoden ist noch nicht vollständig geklärt. Für eine abschließende Beurteilung sind deshalb weitere Studien notwendig.