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​​​Studierende

 

  • Md Tawhid Hossain
    Exploring relationships between point measurements and digital technologies for an advanced understanding of drivers of spatial soil nitrogen heterogeneity in agricultural landscapes.
    2021 - 2024

    Md Tawhid Hossain started as a PhD student under the supervision of Dr. Kathrin Grahmann in April 2021. He will be working on the work package 2 of the integrated priority project- “Optimal Nitrogen” initiated by ZALFs research group Isotope Biogeochemistry and Gas Fluxes (IBG); Resource efficient cropping systems (RCS) and Integrated Crop System Analysis and Modelling (CSA) at ZALF. Among the multiple objectives, he will investigate how spatial (field size) and temporal (crop rotation) diversification influences nitrogen use efficiency (NUE) of crops and nitrogen dynamics in soils by combining point field measurements and geostatistical approaches. He will also work on a novel nitrate leaching monitoring system and evaluate the efficiency of stationary sensors for real-time monitoring of leaching in agricultural fields. Thirdly, he will study how proximal and remote sensing data at the field scale can be up-scaled to agricultural landscapes by correlating with ground-truth point measurements of different N-fractions.​

  • Cherina Borgert
    Regenwurmdiversität im patchCrop-Experiment des ZALF
    2021

    ​Cherina Borgert, Studentin der Universität Kiel, wird ab Mai 2021 die Zusammensetzung der Regenwurmpopulationen unter dem Einfluss verschiedener Fruchtarten und differenziertem Pflanzenschutzmitteleinsatz untersuchen. Ziel der Untersuchungen ist, zu der Entwicklung innovativer Landnutzungssysteme beizutragen, und deren Bewertung im Hinblick auf die agrarökologisch bedeutsame Gruppe der Regenwürmer zu verbessern.

    Frau Borgert wird von Dr. Monika Joschko, EIP Müncheberg, betreut.

  • Isabel Zentgraf
    Small scale heterogeneity of gross N transformation and loss processes in agricultural landscapes of the future
    2021 - 2024

    Isabel Zentgraf ist seit März 2021 Doktorandin des IPP 1 Projektes Optimal N und wird von Dr. Maire Holz betreut. Sie beschäftigt sich mit dem Prozessverstehen von Brutto-Stickstoff Transformationswegen, N2O Verlusten, sowie mikrobieller Gemeinschaften. Frau Zentgraf wird N2O Gasmessungen mit Hilfe der NFT-NSS closed chamber Methode durchführen, die Transformationswege durch Isotopenanalyse mittels 15N-Tracer untersuchen und mikrobielle Gemeinschaften durch eine quantitative (q) PCR analysieren. Das Arbeitspaket steht in enger Zusammenarbeit mit WP2 und WP3 des IPP 1 Projektes.

  • Dagmar Helen Scholz
    A novel LoRa based soil sensor network for real-time monitoring of soil moisture to evaluate drought risk potential of different crops in the landscape laboratory patchCROP
    2021

    Helen Scholz studiert Integrated Water Resources Management an der Technischen Hochschule Köln. Sie wird für ihre Masterarbeit mit Daten der Bodenfeuchte aus dem patchCROP-Experiment arbeiten, die mithilfe eines LoRaWAN-basierten Sensornetzwerks auf den verschiedenen Patches in unterschiedlichen Tiefen aufgenommen werden. Sie wird von Frau Dr. Kathrin Grahmann betreut werden. Das Ziel der Arbeit ist es einerseits eine dreidimensionale Übersicht über die Bodenfeuchte zu verschiedenen Zeitpunkten zu erlangen. Durch die Verknüpfung mit Fernerkundungsdaten und die Einarbeitung in ein hydrologisches Modell können außerdem Trockenheits-Hotspots im Experiment erkannt werden. Für diese Hotspots können anschließend anhand von Ertragsmodellen sowohl trockenheitsbedingte Ernteausfälle abgeschätzt werden als auch Vergleiche zwischen unterschiedlichen Feldfrüchten gezogen werden.​

  • Shahid Iqbal
    Spektrometrische Charakterisierung organischer Substanz in sandiger Böden: Vergleich Handheld- und Labor-Daten
    2021

    Herr Shahid Iqbal aus Pakistan studiert an der BTU Cottbus und arbeitet in patchCROP für seine Masterarbeit an folgendem Thema: “Spektrometrische Charakterisierung organischer Substanz in sandiger Böden: Vergleich Handheld- und Labor-Daten“ und wird von Frau Dr. Ruth Ellerbrock betreut. In dieser Masterarbeit soll die organische Bodensubstanz in Oberböden aus verschiedenen patches des Versuches und von Entnahmepunkten entlang einer Catena (Kuppe, Hang, Kolluvium) mittels Handheld FTIR charakterisiert werden. Die Analysen erfolgen zum einen vor Ort (Krume, feldfrisch) und zum anderen im Labor (gestört: feldfrisch & luftrocken). Ziel dieser Masterarbeit ist es, zu prüfen unter welchen Bedingungen sich vor Ort mit einem Hand-Held FTIR erhobene Daten zur Charakterisierung der organischen Bodensubstanz in gleicher Weise eignen wie mit einem Labor-Gerät erhobene Daten.

  • Jarin Jose
    Beurteilung der Fraßaktivität von Bodenorganismen
    2021

    Die Studentin Jarin Jose der Universität Hohenheim wird sich ab April 2021 im Rahmen ihrer Masterarbeit mit einem einfachen Screening-Test (Köderstreifentest nach von Törne) beschäftigen, der zur Beurteilung der Fraßaktivität von Bodenorganismen im patchCROP Experiment des ZALF eingesetzt wird. Es werden Transektuntersuchungen über den Versuchsschlag hinweg durchgeführt. Frau Jose wird von Frau Dr. Monika Joschko betreut.

  • Daniel Pfarr
    Gammy Spectrometry and XRFA for soil analysis
    2020 - 2023

    ​Daniel Pfarr hat seinen Masterabschluss an der rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn im Pflanzenbau erlangt und seine Abschlussarbeit über die Untersuchung des Wurzelwachstums von Zuckerrüben bei unterschiedlicher Nährstoffversorgung im Freiland geschrieben. Für seine Doktorarbeit arbeitet er im PhenoRob Core Project 5 „Proximal soil sensing“ an der Universität Bonn am Institut für Nutzpflanzenwissenschaften und Ressourcenschutz (INRES) und will mit Hilfe von Machine Learning und Support Vector Machines, Gammaspektrometrie mit Röntgenfloureszenz kombinieren. Daniel Pfarr wird von Dr. Stefan Pätzold betreut. Gammaspektrometrie bietet eine gute Möglichkeit, Bodentexturen, non-invasiv und klein-räumig zu bestimmen. Allerdings bedarf es dafür nach wie vor einer Kalibration der Gamma-Readings anhand von konventionellen Bodenproben, um dann durch dieses ground truthing ein lokales Modell zu erstellen. Dazu forscht das CP5 Team seit November 2020 auch aktiv auf dem patchCROP Experiment und werden auch in Zukunft weitere bodenkundliche Untersuchungen in Tempelberg vornehmen.

  • David Caracciolo
    Identification of field heterogeneity through remote sensing combined with ground truthing of physical and chemical topsoil characterization as decision support for diversified, site-specific crop management
    2020 - 2021

    David Caracciolo (Humboldt Universität Berlin ) arbeitet am patchCROP zu dem Thema “Identification of field heterogeneity through remote sensing combined with ground truthing of physical and chemical topsoil characterization as decision support for diversified, site-specific crop management” und wird von Dr. Kathrin Grahmann und Professor Dr. Sonoko Dorothea Bellingrath-Kimura betreut. Herr Caracciolo führte über die Herbstmonate 2020 intensive Infiltrationsmessungen mit dem Haubeninfiltrometer (IL-2700) der Firma UGT durch um hydraulische Leitfähigkeit von Böden im nahe gesättigten Bereich in allen Patches zu bestimmen. Dabei wurden verschiedene Unterdrücke angelegt und mehrere Messwiederholungen pro Patch durchgeführt.​

  • Marco Donat
    Development of new field arrangements based on cluster analysis of high dimensional data sets
    2019 - 2022

    PhD Marco Donat arbeitet seit Juni 2019 an seiner Doktorarbeit zum Thema „Development of new field arrangements based on cluster analysis of high dimensional data sets” an. Diese Arbeit hat erheblich zum aktuellen Design von patchCROP beigetragen. Herr Donat promoviert an der Humboldt Universität in Berlin und wird von Prof. Dr. Sonoko Dorothea Bellingrath-Kimura, Dr. Kathrin Grahmann und Dr. Ralf Wieland betreut. Die Promotion wird durch das Projekt DAKIS finanziert. Dort agiert Herr Donat zusätzlich als wissenschaftlicher Mitarbeiter und betreut die DAKIS Forschungsaktivitäten am, ZALF. Seine Forschungsschwerpunkte sind geographischen Informationssystemen (GIS) und Datenanalyse mit Python.​

 

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