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Mikrobielle Bodengemeinschaften spielen eine entscheidende Rolle bei der Nährstofftransformation und -speicherung in Grünland-Ökosystemen. Die Quantifizierung des saisonalen und des langfristigen zeitlichen Ausmaßes der genetischen und funktionellen Veränderung von Bodenmikroorganismen verbessert unser Verständnis ihrer Reaktion auf biotische und abiotische Veränderungen innerhalb und zwischen Ökosystemen. Obwohl bekannt ist, dass Verschiebungen in der mikrobiellen Zusammensetzung und Funktion eine wichtige Rolle bei den Reaktionen von Ökosystemen spielen können, beinhalten nur wenige Studien wiederholte Bodenprobenahmen um die Auswirkungen von Landnutzungsänderungen auf Mikroorganismen zu untersuchen.


Wir konzentrierten uns weiterhin auf die Frage, wie Abundanz und Funktion der mikrobiellen Bodengemeinschaft über Landschaften, Regionen und Landnutzungsintensitäten hinweg variieren. In dieser Phase wollten wir wissen, wie schnell die Zusammensetzung und Funktion der mikrobiellen Bodengemeinschaft auf Änderungen der Landnutzungsintensität, d.h. Intensivierung und Extensivierung, reagiert.


Seit der Einrichtung der EPs haben diese hat sich die landwirtschaftliche Praxis auf diesen Flächen verändert. Wir erwarteten, dass einige Standorte seit der vorherigen Beprobung in 2011, 3 Jahre später (2014) Änderungen in ihrer Bewirtschaftung (Intensivierung oder Extensivierung) erfahren haben. Wir vermuten, dass die Intensivierung der Landnutzung zu Veränderungen der mikrobiellen Gemeinschaften und der Bodenfunktionen führt, die diese regulieren. Die Mechanismen, die diesen Veränderungen zugrunde liegen, sind jedoch nur unzureichend bekannt, da die Landnutzung die Bodengemeinschaften sowohl direkt (z. B. über Veränderungen der Bodenfruchtbarkeit) als auch indirekt (z. B. über Veränderungen der Pflanzeneinträge) beeinflussen kann. Wir stellen die Hypothese auf, dass Netto-Änderungen der Landnutzungsintensität mindestens mehrere Jahre andauern müssen, bevor ihre Auswirkungen auf die Bodenmikroorganismen mit bodenmikrobiologischen Methoden erfasst werden können.


Es wurden Daten von 150 Grünlandstandorten erhoben, die gleichmäßig (je 50) über die drei Regionen Schwäbische Alb (Süd-West), Hainich-Dün (Mitte) und Schorfheide-Chorin (Nord-Ost) verteilt waren. Die 150 Grünlandstandorte unterschieden sich stark in der Bewirtschaftungsintensität. Die Analyse von Bodenproben nach den gleichen analytischen Methoden (multiple mikrobielle Funktionen, bakterielle und pilzliche Biomasse und abiotische Bodeneigenschaften) im Zeitintervall von drei Jahren (2011 und 2014) gab uns die Möglichkeit, die Bedeutung der folgenden Faktoren zu klären: Probenahmezeitpunkt, Region, Landnutzungsintensität (langfristige Effekte) und Landnutzungsvariation (Veränderungen innerhalb von 3 Jahren). So konnten wir untersuchen, ob Bodengemeinschaften und ihre Funktionen auf die Intensivierung oder Extensivierung von Grünland reagieren.


Veränderungen der mikrobiellen Bodeneigenschaften standen in den Regressions- und Strukturgleichungsmodellen sowohl mit den langfristigen Mittelwerten als auch mit kurzfristigen Veränderungen in folgenden Bereichen in Beziehung: abiotische Bodeneigenschaften, Landnutzungsintensität, nach Abundanz gewichtete Mittelwerte von Pflanzenfunktionseigenschaften und Eigenschaften der Pflanzenbiomasse. Pflanzeneigenschaften, insbesondere Blattphosphor, und der pH-Wert des Bodens waren die besten Prädiktoren für Veränderungen der mikrobiellen Bodenfunktion sowie der Pilz- und Bakterienbiomasse, während die Landnutzungsintensität schwächere Effekte zeigte (Boeddinghaus et al. 2019). Indirekte Langzeit-Effekte, bei denen die mikrobielle Veränderung durch die Auswirkungen der langfristigen Landnutzungsintensität auf Pflanzeneigenschaften erklärt wurde, waren wichtig, was auf eine zeitliche Verzögerung zwischen Pflanzengemeinschaft und mikrobieller Veränderung hinweist. Wann immer die Effekte kurzfristiger Änderungen der Landnutzungsintensität vorhanden waren, wirkten sie direkt auf die Bodenmikroorganismen.

Abbildung: Zwei Schaubilder zeigen das strukturelle Modell einmal zu direkten und einmal zu indirekten Effekten der Grünlandnutzungs-Intensität auf Bodenmikroorganismen.
Strukturelles Modell zu direkten und indirekten Effekten der Intensität der Grünlandnutzung auf Bodenmikroorganismen.

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
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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
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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
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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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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
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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
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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
Mehr Informationen:  doi.org
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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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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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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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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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
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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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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
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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
Abrahão, Anna (2022): Plant species richness and biomass, and soil microbial properties data used in "Microbial drivers of plant richness and productivity in a grassland restoration experiment along a gradient of land-use intensity". Version 13. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://doi.org/10.25829/bexis.31348-12
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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/ddm/data/Showdata/26149?version=2
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Dataset
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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Boeddinghaus, Runa; Müller, Karolin; Bauer, Christina; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2019): Microbial soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2017, SCALEMIC. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/25408?version=3/ddm/data/Showdata/25408?version=3
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Boeddinghaus, Runa; Gebala, Aurelia; Berner, Doreen; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2019): Microbiological and chemical data of burried mineral containers with labelled roots on 10 ALB sites, SCALEMIC Phase 4 (2014-2017) WP2. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/24708?version=2/ddm/data/Showdata/24708?version=2
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Boeddinghaus, Runa; Regan, Kathleen; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2019): Soil enzyme activities of the SCALEMIC Experiment (AEG31, 2011). Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/25409?version=2/ddm/data/Showdata/25409?version=2
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Boeddinghaus, Runa; Kandeler, Ellen (2019): Soil water and dry matter content of SADE samples 2015-2018 ALB (SCALEMIC). Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/25226?version=2/ddm/data/Showdata/25226?version=2
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Richter-Heitmann, Tim; Friedrich, Michael (2017): SCALEMIC - Inventory of active Bacteria - Codelist. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/21606?version=2/ddm/data/Showdata/21606?version=2
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Bonkowski, Michael; Fiore-Donno, Anna Maria (2017): Metacommunity analysis of seasonal and spatial variation of Cercozoa in a grassland soil - Data. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/22166?version=2/ddm/data/Showdata/22166?version=2
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Kandeler, Ellen; Berner, Doreen; Marhan, Sven; Boeddinghaus, Runa (2016): Soil enzyme activities of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2011, SCALEMIC. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20246?version=4/ddm/data/Showdata/20246?version=4
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Kandeler, Ellen; Boeddinghaus, Runa; Marhan, Sven; Binder, Ines (2016): Microbial and physico-chemical soil properties, Alb grassland, 2015, cooperation SADE-SCALEMIC. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20227?version=2/ddm/data/Showdata/20227?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) 2014, SCALEMIC. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20249?version=5/ddm/data/Showdata/20249?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) 2011, SCALEMIC. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20250?version=3/ddm/data/Showdata/20250?version=3
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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/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/ddm/data/Showdata/20248?version=5
Dataset
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/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/ddm/data/Showdata/19466?version=3
Dataset
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/ddm/data/Showdata/17707?version=2
Dataset
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/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/ddm/data/Showdata/14946?version=2
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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/ddm/data/Showdata/14668?version=3
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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/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/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/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/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
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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
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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
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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
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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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Universität Hohenheim
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