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SFB 1537:  ECOSENSE - Skalenübergreifende Quantifizierung von Ökosystemprozessen in ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik mittels smarter autonomer Sensornetzwerke

Fachliche Zuordnung Agrar-, Forstwissenschaften und Tiermedizin
Biologie
Geowissenschaften
Informatik, System- und Elektrotechnik
Förderung Förderung seit 2022
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 459819582
 
Der Klimawandel bedroht weltweit Waldökosysteme, welche als Kohlenstoffspeicher eine wichtige regulatorische Funktion im Klimasystem ausüben. Klimaextreme, wie Hitze, Dürre oder Überflutung gefährden zunehmend selbst mitteleuropäische Wälder und beinträchtigen ihre Kapazität als Kohlenstoffsenken, ihre Resilienz gegen Trockenheit und ihre Nachhaltigkeit. Jedoch sind die Auswirkungen auf komplexe Waldökosysteme mit ihren vielfältigen Prozessen und Interaktionen zwischen Boden, Pflanze und Atmosphäre weitgehend unerforscht. Zukünftige Veränderungen sind daher kaum vorhersagbar. Ein verbessertes Prozessverständnis der Kohlenstoff- und Wasserzyklen ist zwingend erforderlich für präzise Vorhersagen der Auswirkungen des Klimawandels auf unsere Wälder. Viele relevante Prozesse finden auf kleinen Skalen bei hoher räumlicher Heterogenität statt, deren Wechselwirkungen und Rückkopplungen die Reaktion auf Stresse verstärken oder dämpfen können. Eine Analyse dieser Prozesse erfordert skalenübergreifende Ansätze von Wurzeln und Blättern zum Ökosystem, von Minuten zu Jahren, von der Atmosphäre über Biosphäre, Pedosphäre zur Hydrosphäre. Gegenwärtig fehlen geeignete Mess-, Daten- und Modellierwerkzeuge für eine umfassende Quantifizierung der Prozesse in Echtzeit bei höchster räumlich-zeitlicher Auflösung. Da Klimaextreme kaum vorhersagbar sind, benötigt die Ökosystemforschung neuartige mobile, leicht einsetzbare und kosteneffiziente Ansätze.Mit dem interdisziplinären Forschungsprojekt ECOSENSE wollen wir alle relevanten Skalen zur Bewertung von Ökosystemen untersuchen. Unsere Vision ist, kritische Veränderungen basierend auf dem Verständnis hierarchischer Prozessinteraktionen zu erkennen und vorherzusagen. Hierzu wird ECOSENSE ein kostengünstiges, verteiltes, autonomes, intelligentes Sensornetzwerk auf der Grundlage neuartiger Mikrosensoren entwickeln und implementieren. Maßgeschneidert auf raue Waldumgebungen werden sie auf minimal invasive Weise die räumlich-zeitliche Dynamik von Ökosystemzuständen und -flüssen in einem natürlichen, komplex strukturierten Wald messen. Die Messdaten werden in Echtzeit in eine hochentwickelte Datenbank übertragen und stehen unmittelbar für Prozessanalysen, Deep Learning und verbesserte Simulationsmodelle für kurz- und mittelfristige Vorhersagen zur Verfügung. ECOSENSE wird der Ökosystemforschung neue Horizonte eröffnen durch i) Identifikation der Hierarchien und Interaktionen abiotischer und biotischer Prozesse des Kohlenstoff- und Wasseraustauschs im Wald, ii) ein profundes Verständnis der Auswirkungen von Stressoren zur Beurteilung komplexer Ökosystemreaktionen und iii) die Vorhersage von prozessbasierten Veränderungen der Funktionsweise und Nachhaltigkeit von Ökosystemen. Das ECOSENSE Toolkit, validiert unter kontrollierten Klimastress-Experimenten und in unserem ECOSENSE Wald, wird zukünftig eine rasche Beurteilung jedes Ökosystems, auch in abgelegenen Gebieten, ermöglichen.
DFG-Verfahren Sonderforschungsbereiche

Laufende Projekte

Antragstellende Institution Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Beteiligte Institution Karlsruher Institut für Technologie
 
 

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