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Abbildung: Das Foto zeigt hochwachsendes Wiesengras. Im Hintergrund sind einzelne Laubbäume und am Horizont ein Wald zu sehen.

Die Zusammensetzung einer Pflanzengesellschaft kann durch Umweltfilter oder Nischen-Komplementarität erklärt werden. Beide Theorien widersprechen sich jedoch und es ist bis heute nicht vollkommen geklärt welche die Artzusammensetzung einer bestimmten Gesellschaft am besten erklären kann. Während der Forschungsfokus in den letzten Jahren vor allem auf überirdischen Pflanzenmerkmalen lag um die Zusammensetzung und Ökosystemfunktionen zu beschreiben, wurde den unterirdischen Merkmalen nur wenig Beachtung geschenkt. Das Projekt BE LOW soll die Lücke füllen und untersucht dazu funktionelle Merkmale (Traits) von 20 häufigen Graslandarten der deutschen Biodiversitäts-Exploratorien. Außerdem werden an 10 der ausgewählten 20 Arten Wurzelexsudate im Gelände gemessen werden, was bisher nur für wenige Arten unter Laborbedingungen geschehen ist.


Unsere Ziele sind dabei:

  • die Performance einer neu etablierten Art anhand von ober- und unterirdischen Traits vorherzusagen und diese mit Vorhersagen von Vorkommenswahrscheinlichkeiten zu vergleichen
  • Wurzel- und Blatt-Traits von Graslandarten in den Exploratorien zu analysieren sowie deren Verhältnis zueinander und die Abhängigkeit von der lokalen Nachbarschaft
  • artspezifische Exudationsmuster zu finden, einschließlich des Gesamtspektrums organischer niedermolekularer Verbindungen, die von verschiedenen Arten exsudiert werden
  • zu analysieren wie Wurzelexsuatmuster and Traits sich mit der Verweilsdauer in der Pflanzengesellschaft verändern und auf Landnutzung reagieren

1.    Das Überleben und die Performance der Phytometer kann von der statischen Vorkommenswahrscheinlickeit der Phytometer-Arten in einer spezifischen lokalen Nachbarschaft vorhergesagt werden.
2.    Community-weighted mean Traits und funktionelle Diversität der lokalen Nachbarschaft stehen in Relation zur Landnutzungsintensität.
3.    Es gibt einen Zusammenhang zwischen dem root und leaf economics spectrum. Insbesondere unterscheiden sich die Wurzel-Traits von Gräsern und Kräutern (3.1).
4.    Überleben und Performance der Phytometer können vom Grad der Ähnlichkeit bzw. Unähnlichkeit der Traits der lokalen Nachbarn vorhergesagt werden. Wir erwarten, dass in einem bestimmten Umweltbereich Traits der lokalen Nachbarn ähnlich zu denen der Phytometer sind und dabei die Performance maximal ist. Außerdem sinkt der der Grad an Ähnlichkeit von Pyhtometer und lokalen Nachbarn mit steigender Landnutzungsintensität, da mit eine Art steigendem Umweltfilter besser performen sollte je ähnlicher sie zu ihren Nachbarn ist (4.1).
5.    Wurzel-Traits und Exsudate sind plastisch und abhängig von der lokalen Nachbarschaft sowie der Landnutzung. Diese Beziehung wird sich über die Zeit verändern (5.1).
6.    Bestimmte Wurzel-Traits und Exsudate werden zu einer Änderung der Bodenmerkmal (C, N, Kationen, pH) führen.
7.    Die Zusammensetzung der Wurzel-Exsudate ist artspezifisch und Gräser unterscheiden sich von Kräutern. Wir erwarten dabei eine Deckung zwischen Wurzel-Traits und Exsudaten.


Aus jedem Exploratorium wurden 18 EPs (6 Wiesen, 6 Weiden und 6 Mähweiden) für das Experiment ausgewählt. Im Mai 2014 wurden in jedem Plot 5 Blöcke eingerichtet, wobei jeder Block ein Individuum jeder Art enthält (insgesamt 5400 Phytometer). Pro Jahr (2014, 2015, 2016) wird ein Block pro Plot komplett geerntet. Dabei wird der ganze Phytometer ausgegraben, Bodenproben genommen, die Wurzeln der Pyhtometer gewaschen und 5 Gräser und 5 Kräuter (Tabelle 1, grau hervorgehobene Arten) für die Exsudation vorbereitet. Nach der 2-stündigen Exsudation werden alle 20 Pflanzen separat gescannt und gewogen (Wurzeln, Stängel und Blätter getrennt). Die Blätter, Stängel und Wurzel werden dann getrocknet, nachdem etwas Wurzelmaterial in flüssigen Stickstoff eingefroren wurde. Die getrockneten Wurzeln werden dann im Labor in der Geobotanik Halle (Saale) auf ihren P, K, Mg, Ca, C und N Gehalt hin analysiert. Die Wurzel-Exsudate und Metabolite werden mittels UPLC-ESI-QTOF-MS und GC-EI-MS im Leibniz Institut für Pflanzenbiochemie Halle (Saale) untersucht. Neben der Feldarbeit werden Pflanzen der 20 Arten im Gewächshaus unter kontrollierten Bedingungen konkurrenzfrei kultiviert und ebenfalls auf Wurzel-Traits und Exsudate hin untersucht. Diese Daten werden als Vergleich für die im Feld erhobenen Daten dienen.

Abbildung: Das Schaubild zeigt Informationen zur Plot-Struktur und dem Pflanz-Schema. Ein Plot besteht aus einem Rechteck, bei dem die längere Seite elf Meter lang ist und die kürzere Seite 7 Meter. Innerhalb des Plots befinden sich 2 Reihen von 3 Blöcken. Die Blöcke haben zueinander sowie zum Rand des Plots einen Abstand von einem Meter, nur zum unteren Rand des Plots beträgt der Abstand einen Meter und vierzig Zentimeter. Die Blöcke 1 bis 5 sind von A bis E markiert, der sechste Block trägt keine Markierung. Ein Block besteht aus einem Rechteck, bei dem die längere Seite 2 Meter dreißig lang ist und die kürzere ein Meter achtzig. Jeder Block enthält zwanzig Pflanzen. Der Abstand der Pflanzen untereinander beträgt fünfzig Zentimeter, der Abstand der außenliegenden Pflanzen zum Rand des Blocks beträgt fünfzehn Zentimeter.
Pflanzschema. links: Plot-Struktur mit 5 enthaltenen Blöcken. rechts: Aufbau eines Blocks mit einem Individuum jeder Pflanzenart.

Doc
Was bestimmt die Zusammensetzung der mikrobielGemeinschaft auf den Wurzeln von Pflanzen?
Vieira S., Sikorski J., Dietz S., Herz K., Schrumpf M., Bruelheide H., Scheel D., Friedrich M. W., Overmann J. (2020): Drivers of the composition of active rhizosphere bacterial communities in temperate grasslands. The ISME Journal 14, 463–475. doi: 10.1038/s41396-019-0543-4
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Dietz S., Herz K., Gorzolka K., Jandt U., Bruelheide H., Scheel D. (2020): Root exudate composition of grass and forb species in natural grasslands. Scientific Reports 10: 10691. doi: 10.1038/s41598-019-54309-5
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Vergleichbare Pilzgemeinschaften in der Rhizosphäre von ansässigen Pflanzen und Phytometerpflanzen in bewirtschafteten Grünlandökosystemen
Schöps R., Goldmann K., Korell L., Bruelheide H., Wubet T., Buscot F. (2020): Resident and phytometer plants host comparable rhizosphere fungal communities in managed grassland ecosystems. Scientific Reports 10: 919. doi: 10.1038/s41598-020-57760-x
Doc
Belowground plant microbiome diversity and community composition in grassland ecosystems along land-use gradients in the German Biodiversity Exploratories
Unterirdische Pflanzenmikrobiomvielfalt und Gemeinschaftszusammensetzung in Grünlandökosystemen entlang von Landnutzungsgradienten in den deutschen Biodiversitäts-Exploratorien
Schöps R. (2020): Belowground plant microbiome diversity and community composition in grassland ecosystems along land-use gradients in the German Biodiversity Exploratories. Dissertation, Leipzig University
Doc
Dietz S., Herz K., Döll S., Haider S., Jandt U., Bruelheide H., Scheel D. (2019): Semi‐polar root exudates in natural grassland communities. Ecology and Evolution 9 (10), 5526-5541. doi: 10.1002/ece3.5043
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Dietz S. (2019): Root exudates in the grassland ecosystem. Dissertation, Universität Halle-Wittenberg. doi: 10.25673/14024
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Rana R., Herz K., Bruelheide H., Dietz S., Haider S., Jandt U., Pena R. (2018): Leaf Attenuated Total Reflection Fourier Transform Infrared (ATR-FTIR) biochemical profile of grassland plant species related to land-use intensity. Ecological Indicators 84, 803-810. doi: 10.1016/j.ecolind.2017.09.047
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Beziehungen zwischen Wurzel Exsudaten und funktionellen Pflanzenmerkmalen
Herz K., Dietz S., Gorzolka K., Haider S., Jandt U., Scheel D., Bruelheide H. (2018): Linking root exudates to functional plant traits. PLoS ONE 13(10): e0204128. doi: 10.1371/journal.pone.0204128
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Landnutzungsintsität anstatt von funktionellen Pflanzengruppen beeinflussen die bakterielle und pilzliche Rhizosphärengemeinschaft
Schöps R., Goldmann K., Herz K., Lentendu G., Schöning I., Bruelheide H., Wubet T., Buscot F. (2018): Land-use intensity rather than plant functional identity shapes bacterial and fungal rhizosphere communities. Frontiers in Microbiology 9:2711. doi: 10.3389/fmicb.2018.02711
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Auswirkung von pflanzlichen Nachbarschaftseffekten auf die pilzliche Diversität und Gemeinschaftszusammensetzung in der Rhizosphäre
Lohmaier A. (2018): Auswirkung von pflanzlichen Nachbarschaftseffekten auf die pilzliche Diversität und Gemeinschaftszusammensetzung in der Rhizosphäre. Master thesis, University Halle-Wittenberg
Doc
Treiber der intraspezifischen Trait Variation von Gräsern und Kräutern in deutschen Wiesen und Weiden
Herz K., Dietz S., Haider S., Jandt U., Scheel D., Bruelheide H. (2017): Drivers of intraspecific trait variation of grass and forb species in German meadows and pastures. Journal of Vegetation Science 28 (4), 705–716. doi: 10.1111/jvs.12534
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Vorhersage individuelle Pflanzen-Performance in Grünländern
Herz K., Dietz S., Haider S., Jandt U., Scheel D., Bruelheide H. (2017): Predicting individual plant performance in grasslands. Ecology and Evolution 7 (21), 8958–8965. doi: 10.1002/ece3.3393
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Herz K. (2017): Drivers of intraspecific variation of plant functional traits, plant performance and root exudates in German grasslands. Dissertation, University Halle-Wittenberg
Mehr Informationen:  opendata.uni-halle.de

Öffentliche Datensätze

Dataset
Scheel, Dierk (2019): Untargeted Metabolome Analysis of Root Exudates LCMS (Harvest Campaign 2015, BELOW) - processed data. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/24728?version=2
Dataset
Scheel, Dierk (2019): Untargeted Metabolome Analysis of Root Exudates GCMS (Harvest Campaign 2015, BELOW) - processed data. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/24727?version=2
Dataset
Scheel, Dierk (2019): Untargeted Metabolome Analysis of Root Exudates LCMS (Harvest Campaign 2014, BELOW) - processed data. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/24726?version=2
Dataset
Scheel, Dierk (2019): Untargeted Metabolome Analysis of Root Exudates GCMS (Harvest Campaign 2015, BELOW) - raw data. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/24968?version=2
Dataset
Scheel, Dierk (2019): Untargeted Metabolome Analysis of Root Exudates GCMS (Harvest Campaign 2014, BELOW) - raw data. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/24967?version=2
Dataset
Scheel, Dierk (2019): Untargeted Metabolome Analysis of Root Exudates LCMS (Harvest Campaign 2015, BELOW) - raw data. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/24970?version=2
Dataset
Scheel, Dierk (2019): Untargeted Metabolome Analysis of Root Exudates LCMS (Harvest Campaign 2014, BELOW) - raw data. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/24969?version=2
Dataset
Scheel, Dierk; Dietz, Sophie (2018): Untargeted Metabolome Analysis of Root Exudates GCMS (Harvest Campaign 2014, BELOW) - processed data. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/23126?version=2
Dataset
Bruelheide, Helge (2018): Interpolated climate data of BELOW subplots, 2014 - 2015. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/22366?version=2
Dataset
Bruelheide, Helge; Jandt, Ute (2017): Leaf and root traits of species in BELOW-subplots. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/21586?version=2
Dataset
Herz, Katharina; Bruelheide, Helge; Jandt, Ute (2016): Vegetation Records for Grassland BELOW-subplots 2014. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20786?version=2
Dataset
Bruelheide, Helge; Herz, Katharina; Jandt, Ute (2016): Leaf and root traits, monitoring, richness 2015 - BELOW. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20489?version=2
Dataset
Herz, Katharina; Bruelheide, Helge; Jandt, Ute (2016): Vegetation Records for Grassland BELOW-subplots 2015. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20787?version=2
Dataset
Herz, Katharina; Bruelheide, Helge (2015): Leaf and root traits, monitoring, richness 2014 - BELOW. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/19387?version=4

Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen

Prof. Dr. Helge Bruelheide
Alumni
Prof. Dr. Helge Bruelheide
Dr. Ute Jandt
Alumni
Dr. Ute Jandt
Prof. Dr. Dierk Scheel
Alumni
Prof. Dr. Dierk Scheel
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