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Abbildung: Das Foto zeigt zwischen Wiesengras eine Hand in einem türkisblauen Handschuh, die ein Stück Erde anhebt. Die Dicke des Erdstücks beträgt geschätzt zehn bis fünfzehn Zentimeter.

In der Projektphase 2014-2017 wurde von uns der Einfluss der Landnutzungsintensität auf die mikrobielle Abundanz und Funktion in Grünlandböden auf verschiedenen Skalen untersucht. In der ersten und zweiten Phase des Biodiversitäts-Exploratorien-Projekts fanden wir heraus, dass Landnutzungsintensität die räumliche Verteilung in mikrobiellen Bodengemeinschaften auf der Grundstücksskala (10 m x 10 m) verändert. Wir zeigten, dass der größte Teil der räumlichen Varianz nur auf kleinen Skalen (<12 cm) oder großen Skalen (>10 m) erklärt werden kann. Daher haben wir unser Interesse in der Phase 2014-2017 auf die kleine und große Skala fokussiert.


Wir haben Mechanismen identifiziert, die kleinräumige Muster formen und sie mit Variationen der Landnutzungsintensität verknüpfen. Wir untersuchten die folgenden Mechanismen, die zur Entwicklung von räumlicher Heterogenität in mikrobiellen Bodengemeinschaften beitragen: (1) Besiedlung neuer Oberflächen (Mineralien, organisch-mineralische Komplexe und Streu) und (2) Ressourcenaufteilung zwischen Bakterien und Pilzen in der Detritusphäre und Rhizosphäre. Diese Experimente lieferten neue Einblicke in die physikalischen und chemischen Nischen, die von Bodenmikroorganismen im Laufe der Zeit unter verschiedenen Landnutzungsintensitäten besetzt werden.


Reaktive Bodenmineralien, die teilweise mit gelöster organischer Substanz (13C-markierte künstliche Modellexsudate, ARE) beschichtet waren, wurden in Netzsäcke gefüllt und in Böden ausgewählter Grünlandstandorte mit unterschiedlichen Landnutzungsintensitäten (LUI) vergraben, um die Besiedlung und Sorption spezifischer Gruppen von Mikroorganismen an Mineraloberflächen zu untersuchen. Zusätzlich vergruben wir Netzbeutel, die mit reaktiven Bodenmineralien gefüllt waren, gemischt mit 13C- und 15N-markierten Wurzeln von Dactylis glomerata in denselben Grünlandböden, um zu beurteilen, wie schnell Bodenmikroorganismen und Pflanzen diese Ressource in Böden mit unterschiedlichen LUI nutzen. Die Exposition für die beiden unterschiedlichen Experimente betrug 6 Monate für die künstlichen Wurzelexsudate und 31 Monate für die markierten Wurzeln. Wir setzten physiologische, mikrobiologische und isotopische Methoden ein, um die in situ Besiedlungsmuster, die Kohlenstoffnutzung und das Niveau der extrazellulären Enzymexpression durch Bodenmikroorganismen, die mit mineralischen Oberflächen assoziiert sind, aufzuklären.

Abbildung: Das Foto zeigt auf einer Wiese neben einem Klumpen ausgehobener Erde eine Vertiefung im Boden, in der ein flacher runder Mineral-Container liegt.
Mineralcontainer bei der Entnahme aus dem Grünlandboden.
Abbildung: Das Foto zeigt einen auf einem Tisch liegenden flachen runden Mineral-Container nach der Entnahme aus dem Boden. Auf dem Gehäuse und dem Netzbeutel mit der Bodensubstanz befinden sich Reste von Erde.
Mineralcontainer nach der Exposition.

Die Mikroorganismen kolonisierten nur langsam die unbeladenen mineralische Oberflächen und etablierten mit der Zeit funktionell unterschiedliche Gemeinschaften (Kandeler et al. 2019, Vieira et al. 2020). Pilze kolonisierten mineralische Oberflächen in einem größeren Ausmaß als Bakterien und erreichten nach 31 Monaten 13,2 % der Kontrollböden im Vergleich zu 3,2 % bei den Bakterien. Pilze erreichten auch die mineralischen Oberflächen früher als Bakterien, wahrscheinlich aufgrund ihrer Hyphenwachstumsstrategien, und nutzten das hinzugefügte komplexe Wurzelstreusubstrat schneller. Dieses Ergebnis wird durch den Einbau von bis zu 74 % aus der Wurzelstreu stammendem C in die pilzspezifische PLFA (18:2ω6,9) im Vergleich zu 51 % aus der Wurzelstreu stammendem C in den bakterienspezifischen PLFAs deutlich. Sowohl Bakterien als auch Pilze, die mit Mineralien assoziiert waren, blieben während des gesamten Versuchszeitraums in einem aktiven Zustand (hohe biomassespezifische Atmung, hohe bakterielle und pilzliche Wachstumsraten). Der Grünland-LUI und die physikalisch-chemischen Eigenschaften des angrenzenden Bodens veränderten sowohl die Quantität als auch die Qualität der für die Bodenmikroorganismen in der Mineralosphäre verfügbaren Substrate. Da die 13C-Inkorporation in die mikrobielle Biomasse unter niedrigem LUI größer war als unter hohem LUI, schließen wir daraus, dass die Mikroorganismen an Standorten mit niedrigem LUI auf das hinzugefügte Wurzelmaterial angewiesen waren, während das Kohlenstoffsignal in den Mikroorganismen an den Standorten mit hohem LUI durch alternative Quellen verdünnt wurde, die aus dem Transport von gelöstem organischem Kohlenstoff in die Mineralosphäre resultierten.

FTIR-Spektren deuteten darauf hin, dass die mineralassoziierten künstlichen Wurzelexsudate (ARE) innerhalb der ersten 2 Wochen der Exposition verwendet wurden und durch andere Kohlenhydrate aus lebenden oder toten Zellen sowie bodengebundene C-Quellen, die nach Starkregenereignissen in die Mineralosphäre transportiert wurden, ersetzt wurden (Boeddinghaus et al. 2021). Pilze und Gram-positive Bakterien nahmen ARE-bürtiges C schneller auf als Gram-negative Bakterien. Gram-negative Bakterien profitierten vermutlich indirekt von der ARE, indem sie sich von mineral-assoziierter Nekromasse von Pilzen und gram-positiven Bakterien ernährten. Die gram-negativen bakteriellen Phyla Verrucomicrobia, Planctomycetes, Gemmatimonadetes, Armatimonadetes und Chloroflexi zeigten eine positive Korrelation mit den Gram-negativen PLFA-Abundanzen. Nach 24 Wochen Exposition in den Grünland-Böden erreichten die Abundanzen der Boden-Mikroorganismen in der Mineralosphäre nur 3,1 % der Populationsdichte im Boden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl Bakterien als auch Pilze neue Oberflächen wie z.B. Mineralien langsam besiedeln, aber künstliche Wurzelexsudate schnell assimilieren und so eine aktive mikrobielle Gemeinschaft in der Mineralosphäre bilden.


Doc
Freitag M., Hölzel N., Neuenkamp L., van der Plas F., Manning P., Abrahão A., Bergmann J., Boeddinghaus R., Bolliger R., Hamer U., Kandeler E., Kleinebecker T., Knorr K.-H., Marhan S., Neyret M., Prati D., Le Provost G., Saiz H., van Kleunen M., Schäfer M., Klaus V. H. (2023): Increasing plant species richness by seeding has marginal effects on ecosystem functioning in agricultural grasslands. Journal of Ecology 111 (9), 1968-1984. doi: 10.1111/1365-2745.14154
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Abrahão A., Marhan S., Boeddinghaus R. S., Nawaz A., Wubet T., Hölzel N., Klaus V. H., Kleinebecker T., Freitag M., Hamer U., Oliveira R. S., Lambers H., Kandeler E. (2022): Microbial drivers of plant richness and productivity in a grassland restoration experiment along a gradient of land use intensity. New Phytologist 236 (5), 1936-1950. doi: 10.1111/nph.18503
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Lineare gemischte Modelle und Geostatistik für geplante Experimente in den Bodenwissenschaften – zwei unversöhnliche Methoden oder zwei Seiten derselben Medaille
Slaets J., Boeddinghaus R. S., Piepho H.-P. (2021): Linear mixed models and geostatistics for designed experiments in soil science ‐ two entirely different methods or two sides of the same coin? European Journal of Soil Science 72 (1), 47-68. doi: 10.1111/ejss.12976
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Boeddinghaus R. S., Marhan S., Gebala A., Haslwimmer H., Vieira S., Sikorski J., Overmann J., Soares M., Rousk J., Rennert T., Kandeler E. (2021): The Mineralosphere – Interactive zone for microbial colonization and carbon use in grassland soils. Biology and Fertility of Soils 57, 587–601. doi: 10.1007/s00374-021-01551-7
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Doc
Goldmann K., Boeddinghaus R. S., Klemmer S., Regan K. M., Heintz-Buschart A., Fischer M., Prati D., Piepho H.-P., Berner D., Marhan S., Kandeler E., Buscot F., Wubet T. (2020): Unraveling spatio‐temporal variability of arbuscular mycorrhiza fungi in a temperate grassland plot. Environmental Microbiology 22 (3), 873-888. doi: 10.1111/1462-2920.14653
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Nach welchen Regeln besiedeln Bakterien den Boden?
Vieira S., Sikorski J., Gebala A., Boeddinghaus R. S., Marhan S., Rennert T., Kandeler E., Overmann J. (2020): Bacterial colonization of minerals in grassland soils is selective and highly dynamic. Environmental Microbiology 22 (3), 917-933. doi: 10.1111/1462-2920.14751
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Richter-Heitmann T., Hofner B., Krah F.-S., Sikorski J., Wüst P. K., Bunk B., Huang S., Regan K., Berner D., Boeddinghaus R. S., Marhan S., Prati D., Kandeler E., Overmann J., Friedrich M. W. (2020): Stochastic dispersal rather than deterministic selection explains the spatio-temporal distribution of soil bacteria in a temperate grassland. Frontiers in Microbiology 11: 1391. doi: 10.3389/fmicb.2020.01391
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Doc
Erholung von Ökosystemfunktionen nach experimenteller Störung in 73 Grünlandflächen mit unterschiedlicher Landnutzungsintensität, Artenvielfalt und Zusammensetzung der Pflanzengesellschaft
Schäfer D., Klaus V. H., Kleinebecker T., Boeddinghaus R. S., Hinderling J., Kandeler E., Marhan S., Nowak S., Sonnemann I., Wurst S., Fischer M., Hölzel N., Hamer U., Prati D. (2019): Recovery of ecosystem functions after experimental disturbance in 73 grasslands differing in land‐use intensity, plant species richness and community composition. Journal of Ecology 107 (6), 2635-2649. doi: 10.1111/1365-2745.13211
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Doc
Veränderungen von funktionellen Pflanzeneigenschaften erklären parallele Veränderungen in der Struktur und Funktion mikrobieller Gemeinschaften in Grünlandböden
Boeddinghaus R. S., Marhan S., Berner D., Boch S., Fischer M., Hölzel N., Kattge J., Klaus V. H., Kleinebecker T., Oelmann Y., Prati D., Schäfer D., Schöning I., Schrumpf M., Sorkau E., Kandeler E., Manning P. (2019): Plant functional trait shifts explain concurrent changes in the structure and function of grassland soil microbial communities. Journal of Ecology 107 (5), 2197-2210. doi: 10.1111/1365-2745.13182
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Doc
Fiore-Donno A. M., Richter-Heitmann T., Degrune F., Dumack K., Regan K. M., Mahran S., Boeddinghaus R. S., Rillig M. C., Friedrich M. W., Kandeler E., Bonkowski M. (2019): Functional Traits and Spatio-Temporal Structure of a Major Group of Soil Protists (Rhizaria: Cercozoa) in a Temperate Grassland. Frontiers in Microbiology 10:1654. doi: 10.3389/fmicb.2019.01654
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Die Mineralosphäre – Sukzession und Physiologie von Bakterien und Pilzen während der Besiedlung reiner Minerale in Grünlandböden mit unterschiedlicher Landnutzungsintensität
Kandeler E., Gebala A., Boeddinghaus R. S., Müller K., Rennert T., Soares M., Rousk J., Marhan S. (2019): The mineralosphere – Succession and physiology of bacteria and fungi colonising pristine minerals in grassland soils under different land-use intensities. Soil Biology and Biochemistry 136: 107534. doi: 10.1016/j.soilbio.2019.107534
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Räumliche und zeitliche Variationen von Mikroorganismen in Grünlandböden - Einflüsse von Landnutzungsintensität, Pflanzen und Bodeneigenschaften
Boeddinghaus R. S. (2019): Spatial and temporal variations of microorganisms in grassland soils - influences of land-use intensity, plants and soil properties. Dissertation, University Hohenheim
Mehr Informationen:  opus.uni-hohenheim.de
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Einfluss der Landnutzungsintensität auf die mikrobielle Bio-masse von Grünlandböden
Bauer C. (2018): Einfluss der Landnutzungsintensität auf die mikrobielle Bio-masse von Grünlandböden. Bachelor thesis, University Hohenheim
Doc
Long-term effects of disturbance and seed addition on soil microbial biomass in grassland with high and low land-use intensity
Langzeit Effect von Störung und Ansaat auf die mikrobielle Biomasse in Grünlandböden mit hoher und niedriger Landnutzungsintensität
Lang K. (2018): Long-term effects of disturbance and seed addition on soil microbial biomass in grassland with high and low land-use intensity. Bachelor thesis, University Hohenheim
Doc
Regan K., Stempfhuber B., Schloter M., Rasche F., Prati D., Philippot L., Boeddinghaus R. S., Kandeler E., Marhan S. (2017): Spatial and temporal dynamics of nitrogen fixing, nitrifying and denitrifying microbes in an unfertilized grassland soil. Soil Biology and Biochemistry 109, 214–226. doi: 10.1016/j.soilbio.2016.11.011
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Die potentielle Methan-Oxidation des Bodens in Abhängigkeit von der Landnutzungsintensität am Beispiel von Grünland und Wald
Rohrbach K. (2017): Die potentielle Methan-Oxidation des Bodens in Abhängigkeit von der Landnutzungsintensität am Beispiel von Grünland und Wald. Bachelor thesis, University Hohenheim
Doc
Impact of soil disturbance on microorganisms in differently managed grassland soils linked to the ecosystem resilience
Binder I. (2016): Impact of soil disturbance on microorganisms in differently managed grassland soils linked to the ecosystem resilience. Master thesis, University Hohenheim
Doc
Regan K. M. (2016): Linking Microbial Abundance and Function to Understand Nitrogen Cycling in Grassland Soils. Dissertation, University Hohenheim
Mehr Informationen:  opus.uni-hohenheim.de
Doc
Gibt es allgemeine räumliche Verteilungsmuster von mikrobieller Biomasse und Enzymaktivitäten in Grünlandböden?
Boeddinghaus R. S., Nunan N., Berner D., Marhan S., Kandeler E. (2015): Do general spatial relationships for microbial biomass and soil enzyme activities exist in temperate grassland soils? Soil Biology & Biochemistry 88, 430-440. doi: 10.1016/j.soilbio.2015.05.026
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Einfluss von Temperaturerhöhung und Dürre auf Lachgasemissionen und die Häufigkeit von denitrifizierenden Bakterien in Grünlandböden mit unterschiedlicher Landnutzungsintensität
Keil D., Niklaus P. A., von Riedmatten L. R., Boeddinghaus R. S., Dormann K. F., Scherer-Lorenzen M., Kandeler E., Marhan S. (2015): Effects of warming and drought on potential N2O emissions and denitrifying bacteria abundance in grasslands with different land use. FEMS Microbiology Ecology 91(7), pii: fiv066. doi: 10.1093/femsec/fiv066
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Einfluss der Landnutzungsintensität auf die mikrobielle Biomasse und Enzymaktivitäten im Rhizosphärenboden verschiedener Grünlandpflanzenarten
Boob M. (2015): Einfluss der Landnutzungsintensität auf die mikrobielle Biomasse und Enzymaktivitäten im Rhizosphärenboden verschiedener Grünlandpflanzenarten. Master thesis, Universität Hohenheim
Doc
Einfluss von Landnutzung auf Abundanz, Funktion und räumliche Verteilung von N-umsetzenden Mikroorganismen in Grünlandböden
Keil D. (2015): Influence of land use on abundance, function and spatial distribution of N-cycling microorganisms in grassland soils. Dissertation, University of Hohenheim
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Zeigen Pflanzen oder abiotische Bodeneigenschaften saisonal bedingt mehr Einfluss auf die Verteilung von Mikroorganismen in Grünlandböden?
Regan K. M., Nunan N., Boeddinghaus R. S., Baumgarten V., Berner D., Boch S., Oelmann Y., Overmann J., Prati D., Schloter M., Schmitt B., Sorkau E., Steffens M., Kandeler E., Marhan S. (2014): Seasonal controls on grassland microbial biogeography: Are they governed by plants, abiotic properties or both? Soil Biology and Biochemistry 71, 21–30. doi: 10.1016/j.soilbio.2013.12.024
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Doc
Eine neue Methode (midDRIFTS basierte Spektroskopie) erlaubt die schnelle und kostengünstige Vorhersage von mikrobieller Biomasse und Aktivität in Grünlandböden
Rasche F., Marhan S., Berner D., Keil D., Kandeler E., Cadisch G. (2013): midDRIFTS-based partial least square regression analysis allows predicting microbial biomass, enzyme activities and 16S rRNA gene abundance in soils of temperate grasslands. Soil Biology and Biochemistry 57, 504–512. doi: 10.1016/j.soilbio.2012.09.030
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Einfluss von Landnutzungsintensität auf die räumliche Verteilung Stickstoff umsetzender Mikroorganismen in Grünlandböden
Keil D., Meyer A., Berner D., Poll A., Schützenmeister A., Piepho H.-P., Vlasenko A., Philippot L., Schloter M., Kandeler E., Marhan S. (2011): Influence of land-use intensity on spatial distribution of N-cycling microorganisms in grassland soils . FEMS Microbiology Ecology 77 (1), 95-106. doi: 10.1111/j.1574-6941.2011.01091.x
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Doc
Die Landnutzungsintensität verändert die räumliche Verteilung und Funktion von Bodenmikroorganismen im Grünland
Berner D., Marhan S., Keil D., Schützenmeister A., Piepho H.-P., Poll C., Kandeler E. (2011): Land-Use Intensity Modifies Spatial Distribution and Function of Soil Microorganisms in Grasslands. Pedobiologia 54 (5-6), 341-351. doi:10.1016/j.pedobi.2011.08.001
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Einfluss von Landnutzungsintensität auf Mikroorganismen in Grünlandböden der Schwäbischen Alb
Breuer B.S. (2008): Einfluss von Landnutzungsintensität auf Mikroorganismen in Grünlandböden der Schwäbischen Alb. Bachelor Thesis, University Hohenheim
Doc
Räumliche Heterogenität mikrobieller Enzymaktivitäten in Grünlandböden der Schwäbischen Alb
Glatzle S.(2008): Räumliche Heterogenität mikrobieller Enzymaktivitäten in Grünlandböden der Schwäbischen Alb. Bachelor thesis, University Hohenheim

Öffentliche Datensätze

Dataset
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Boeddinghaus, Runa; Berner, Doreen; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2020): FTIR measures of standards for burried mineral containers with labelled artificial root exudates on 10 ALB sites, SCALEMIC Phase 4 (2014-2017) WP1. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/26149?version=2
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Boeddinghaus, Runa; Marhan, Sven; Berner, Doreen; Boch, Steffen; Fischer, Markus; Hoelzel, Norbert; Kattge, Jens; Klaus, Valentin; Kleinebecker, Till; Oelmann, Yvonne; Prati, Daniel; Schäfer, Deborah; Schöning, Ingo; Schrumpf, Marion; Sorkau, Elisabeth; Kandeler, Ellen; Manning, Pete (2019): Dataset used in Boeddinghaus et al. (2019) "Plant functional trait shifts explain concurrent changes in the structure and function of grassland soil microbial communities" Journal of Ecology. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://doi.org/10.25829/bexis.24867-1.1.23
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Kandeler, Ellen; Marhan, Sven; Boeddinghaus, Runa; Gebala, Aurelia; Berner, Doreen; Boob, Meike (2016): Microbial rhizosphere and bulk soil properties, Alb grassland, 2014, cooperation BELOW-SCALEMIC. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20206?version=2
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Kandeler, Ellen; Marhan, Sven; Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa (2016): Physico-chemical soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2011, SCALEMIC. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20248?version=5
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Kandeler, Ellen; Marhan, Sven; Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa (2016): Microbial soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2014, SCALEMIC. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20251?version=3
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Richter-Heitmann, Tim; Friedrich, Michael; Marhan, Sven (2015): SCALEMIC - LINK to Short Read Archive - Bacterial Activity. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/19466?version=3
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Regan, Kathleen; Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2014): Physico-chemical and microbial soil properties and plant diversity of AEG31, 2011, SCALEMIC-Experiment. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/17707?version=2
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Prati, Daniel; Fischer, Markus (2014): SCALEMIC - Plant diversity, 2011. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/17446?version=2
Dataset
Baumgartner, Vanessa; Kandeler, Ellen (2012): Number of cells in soil samples of plot AEG31, 2011, SCALEMIC-Experiment. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/14946?version=2
Dataset
Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa; Regan, Kathleen; Keil, Daniel; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2012): Soil physical and chemical properties of grassland VIPs in Hainich, SCALEMIC 2008. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/14668?version=3
Dataset
Berner, Doreen; Regan, Kathleen; Keil, Daniel; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2012): Physico-chemical soil properties of all grassland VIPs, SCALEMIC 2008. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/14666?version=4
Dataset
Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa; Regan, Kathleen; Keil, Daniel; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2012): Soil microbiological properties of grassland VIPs in Hainich, SCALEMIC 2008. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/14667?version=2
Dataset
Berner, Doreen; Regan, Kathleen; Keil, Daniel; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2010): Soil microbiological properties of grassland VIPs of ALB, SCALEMIC 2008. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/11323?version=3
Dataset
Berner, Doreen; Regan, Kathleen; Keil, Daniel; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2010): Soil physical and chemical properties of grassland VIPs in ALB, SCALEMIC 2008. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/11320?version=5

Nicht veröffentlichte Datensätze

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Hyphobox experiment, Heidfeldhof Hohenheim, 2020
Brandt, Luise; Abrahao, Anna (2024): Hyphobox experiment, Heidfeldhof Hohenheim, 2020. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31933
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Soil mineral nitrogen (Nmin) of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021
Marhan, Sven (2023): Soil mineral nitrogen (Nmin) of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31634
Dataset
Soil mineral nitrogen (Nmin) of all grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021
Marhan, Sven (2023): Soil mineral nitrogen (Nmin) of all grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31630
Dataset
Soil water content of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021
Marhan, Sven (2023): Soil water content of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31636
Dataset
Microbial biomass C (Cmic) and N (Nmic) and soil microbial C to N ratio of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021
Marhan, Sven (2023): Microbial biomass C (Cmic) and N (Nmic) and soil microbial C to N ratio of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31638
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Gene abundances 16S Bacteria, nirK, nirS, nosZ clade I, II, soil sampling campaigns (SSC) 2011, 2014, 2017
Marhan, Sven (2023): Gene abundances 16S Bacteria, nirK, nirS, nosZ clade I, II, soil sampling campaigns (SSC) 2011, 2014, 2017. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31648
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Soil extractable organic carbon and extractable total nitrogen – soil sampling campaign 2021, all grassland experimental plots (EPs), 0-10 cm
Marhan, Sven (2023): Soil extractable organic carbon and extractable total nitrogen – soil sampling campaign 2021, all grassland experimental plots (EPs), 0-10 cm. Version 13. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31629
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Microbial biomass C (Cmic) and N (Nmic) and soil microbial C to N ratio of all grassland EP plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021
Marhan, Sven (2023): Microbial biomass C (Cmic) and N (Nmic) and soil microbial C to N ratio of all grassland EP plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31637
Dataset
Soil extractable organic carbon and extractable total nitrogen of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021
Marhan, Sven (2023): Soil extractable organic carbon and extractable total nitrogen of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 8. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31635

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Projektleiterin
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