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Beitrag der Landwirtschaft zu den Treibhausgas-Emissionen

<p>Die Landwirtschaft in Deutschland trägt maßgeblich zur Emission klimaschädlicher Gase bei. Dafür verantwortlich sind vor allem Methan-Emissionen aus der Tierhaltung (Fermentation und Wirtschaftsdüngermanagement von Gülle und Festmist) sowie Lachgas-Emissionen aus landwirtschaftlich genutzten Böden als Folge der Stickstoffdüngung (mineralisch und organisch).</p><p>Treibhausgas-Emissionen aus der Landwirtschaft</p><p>Das Umweltbundesamt legt im Rahmen des <a href="https://www.bmuv.de/gesetz/bundes-klimaschutzgesetz">Bundes-Klimaschutzgesetzes (KSG)</a> eine Schätzung für das Vorjahr 2024 vor. Für die Luftschadstoff-Emissionen wird keine Schätzung erstellt, dort enden die Zeitreihen beim letzten Inventarjahr 2023. Die Daten basieren auf aktuellen Zahlen zur Tierproduktion, zur Mineraldüngeranwendung sowie der Erntestatistik. Bestimmte Emissionsquellen werden zudem laut KSG der mobilen und stationären Verbrennung des landwirtschaftlichen Bereichs zugeordnet (betrifft z.B. Gewächshäuser). Dieser Bereich hat einen Anteil von rund 14 % an den Gesamt-Emissionen des Landwirtschaftssektors. Demnach stammen (unter Berücksichtigung der energiebedingten Emissionen) 76,0 % der gesamten Methan (CH4)-Emissionen und 77,3 % der Lachgas (N2O)-Emissionen in Deutschland aus der Landwirtschaft.</p><p>Im Jahr 2024 war die deutsche Landwirtschaft entsprechend einer ersten Schätzung somit insgesamt für 53,7 Millionen Tonnen (Mio. t) Kohlendioxid (CO2)-Äquivalente verantwortlich (siehe Abb. „Treibhausgas-Emissionen der Landwirtschaft nach Kategorien“). Das entspricht 8,2 % der gesamten ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=Treibhausgas#alphabar">Treibhausgas</a>⁠-Emissionen (THG-Emissionen) des Jahres. Diese Werte erhöhen sich auf 62,1 Millionen Tonnen (Mio. t) Kohlendioxid (CO2)-Äquivalente bzw. 9,6 % Anteil an den Gesamt-Emissionen, wenn die Emissionsquellen der mobilen und stationären Verbrennung mit berücksichtigt werden.</p><p>In den folgenden Absätzen werden die Emissionsquellen der mobilen und stationären Verbrennung des landwirtschaftlichen Sektors nicht berücksichtigt.</p><p>Den Hauptanteil an THG-Emissionen innerhalb des Landwirtschaftssektors machen die Methan-Emissionen mit 62,1 % im Schätzjahr 2024 aus. Sie entstehen bei Verdauungsprozessen, aus der Behandlung von Wirtschaftsdünger sowie durch Lagerungsprozesse von Gärresten aus nachwachsenden Rohstoffen (NaWaRo) der Biogasanlagen. Lachgas-Emissionen kommen anteilig zu 33,4 % vor und entstehen hauptsächlich bei der Ausbringung von mineralischen und organischen Düngern auf landwirtschaftlichen Böden, beim Wirtschaftsdüngermanagement sowie aus Lagerungsprozessen von Gärresten. Durch eine flächendeckende Zunahme der Biogas-Anlagen seit 1994 haben die Emissionen in diesem Bereich ebenfalls kontinuierlich zugenommen. Nur einen kleinen Anteil (4,5 %) machen die Kohlendioxid-Emissionen aus der Kalkung, der Anwendung als Mineraldünger in Form von Harnstoff sowie CO2 aus anderen kohlenstoffhaltigen Düngern aus. Die CO2-Emissionen entsprechen hier einem Anteil von weniger als einem halben Prozent an den Gesamt-THG-Emissionen (ohne ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/l?tag=LULUCF#alphabar">LULUCF</a>⁠) und sind daher als vernachlässigbar anzusehen (siehe Abb. „Anteile der Treibhausgase an den Emissionen der Landwirtschaft 2024“).</p><p>Klimagase aus der Viehhaltung</p><p>Das klimawirksame Spurengas Methan entsteht während des Verdauungsvorgangs (Fermentation) bei Wiederkäuern (wie z.B. Rindern und Schafen) sowie bei der Lagerung von Wirtschaftsdüngern (Festmist, Gülle). Im Jahr 2023 machten die Methan-Emissionen aus der Fermentation anteilig 76,7 % der Methan-Emissionen des Landwirtschaftsbereichs aus und waren nahezu vollständig auf die Rinder- und Milchkuhhaltung (93 %) zurückzuführen. Aus dem Wirtschaftsdüngermanagement stammten hingegen nur 18,8&nbsp;% der Methan-Emissionen. Der größte Anteil des Methans aus Wirtschaftsdünger geht auf die Exkremente von Rindern und Schweinen zurück. Emissionen von anderen Tiergruppen (wie z.B. Geflügel, Esel und Pferde) sind dagegen vernachlässigbar. Der verbleibende Anteil (4,5 %) der Methan-Emissionen entstammte aus der Lagerung von Gärresten nachwachsender Rohstoffe (NawaRo) der Biogasanlagen. Insgesamt sind die aus der Tierhaltung resultierenden Methan-Emissionen im Sektor Landwirtschaft zwischen 1990 (45,8 Mio. t CO2-Äquivalente) und 2024 (33,2 Mio. t CO2-Äquivalente) um etwa 27,5&nbsp;% zurückgegangen.</p><p>Wirtschaftsdünger aus der Einstreuhaltung (Festmist) ist gleichzeitig auch Quelle des klimawirksamen Lachgases (Distickstoffoxid, N2O) und seiner Vorläufersubstanzen (Stickoxide, NOx und Stickstoff, N2). Dieser Bereich trägt zu 16,2&nbsp;% an den Lachgas-Emissionen der Landwirtschaft bei. Die Lachgas-Emissionen aus dem Bereich Wirtschaftsdünger (inklusive Wirtschaftsdünger-Gärreste) nahmen zwischen 1990 und 2024 um rund 34,2 % ab (siehe Tab. „Emissionen von Treibhausgasen aus der Tierhaltung“). Zu den tierbedingten Emissionen gehören ebenfalls die Lachgas-Emissionen der Ausscheidung beim Weidegang sowie aus der Ausbringung von Wirtschaftsdünger auf die Felder. Diese werden aber in der Emissionsberichterstattung in der Kategorie „landwirtschaftliche Böden“ bilanziert.</p><p>Somit lassen sich in 2024 rund 34,9 Mio. t CO2-Äquivalente direkte THG-Emissionen (das sind 64,5 % der Emissionen der Landwirtschaft und 5,4 % an den Gesamt-Emissionen Deutschlands) allein auf die Tierhaltung zurückführen. Hierbei bleiben die indirekten Emissionen aus der ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/d?tag=Deposition#alphabar">Deposition</a>⁠ unberücksichtigt.</p><p>&nbsp;</p><p>Klimagase aus landwirtschaftlich genutzten Böden</p><p>Auch Böden sind Emissionsquellen von klimarelevanten Gasen. Neben der erhöhten Kohlendioxid (CO2)-Freisetzung infolge von <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/klima/treibhausgas-emissionen-in-deutschland/emissionen-der-landnutzung-aenderung">Landnutzung und Landnutzungsänderungen</a> (Umbruch von Grünland- und Niedermoorstandorten) sowie der CO2-Freisetzung durch die Anwendung von Harnstoffdünger und der Kalkung von Böden handelt es sich hauptsächlich um Lachgas-Emissionen. Mikrobielle Umsetzungen (sog. Nitrifikation und Denitrifikation) von Stickstoffverbindungen führen zu Lachgas-Emissionen aus Böden. Sie entstehen durch Bodenbearbeitung sowie vornehmlich aus der Umsetzung von mineralischen Düngern und organischen Materialien (d.h. Ausbringung von Wirtschaftsdünger und beim Weidegang, Klärschlamm, Gärresten aus NaWaRo sowie der Umsetzung von Ernterückständen). Insgesamt wurden 2024 15,1 Mio. t CO2-Äquivalente Lachgas durch die Bewirtschaftung landwirt­schaftlicher Böden emittiert.</p><p>Es werden direkte und indirekte Emissionen unterschieden:</p><p>Die <strong>direkten Emissionen</strong> stickstoffhaltiger klimarelevanter Gase (Lachgas und Stickoxide, siehe Tab. „Emissionen stickstoffhaltiger Treibhausgase und Ammoniak aus landwirtschaftlich genutzten Böden“) stammen überwiegend aus der Düngung mit mineralischen Stickstoffdüngern und den zuvor genannten organischen Materialien sowie aus der Bewirtschaftung organischer Böden. Diese Emissionen machen mit 46 kt bzw. 12,3 Mio. t CO2-Äquivalenten den Hauptanteil (51,9 %) an den gesamten Lachgasemissionen aus.</p><p>Quellen für <strong>indirekte Lachgas-Emissione</strong>n sind die atmosphärische ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/d?tag=Deposition#alphabar">Deposition</a>⁠ von reaktiven Stickstoffverbindungen aus landwirtschaftlichen Quellen sowie die Lachgas-Emissionen aus Oberflächenabfluss und Auswaschung von gedüngten Flächen. Indirekte Lachgas-Emissionen belasten vor allem natürliche oder naturnahe Ökosysteme, die nicht unter landwirtschaftlicher Nutzung stehen.</p><p>Im Zeitraum 1990 bis 2024 nahmen die Lachgas-Emissionen aus landwirtschaftlichen Böden um 24 % ab.</p><p>Gründe für die Emissionsentwicklung</p><p>Neben den deutlichen Emissionsrückgängen in den ersten Jahren nach der deutschen Wiedervereinigung vor allem durch die Verringerung der Tierbestände und den strukturellen Umbau in den neuen Bundesländern, gingen die THG-Emissionen erst wieder ab 2017 deutlich zurück. Die Folgen der extremen ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/d?tag=Drre#alphabar">Dürre</a>⁠ im Jahr 2018 waren neben hohen Ernteertragseinbußen und geringerem Mineraldüngereinsatz auch die erschwerte Futterversorgung der Tiere, die zu einer Reduzierung der Tierbestände (insbesondere bei der Rinderhaltung aber seit 2021 auch bei den Schweinebeständen) beigetragen haben dürfte. Wie erwartet setzt sich der abnehmende Trend fort bedingt durch die anhaltend schwierige wirtschaftliche Lage vieler landwirtschaftlicher Betriebe vor dem Hintergrund stark gestiegener Energie-, Düngemittel- und Futterkosten und damit höherer Produktionskosten.</p><p>Maßnahmen in der Landwirtschaft zur Senkung der Treibhausgas-Emissionen</p><p>Das von der Bundesregierung in 2019 verabschiedete und 2021 und 2024 novellierte <a href="https://www.bmuv.de/gesetz/bundes-klimaschutzgesetz">Bundes-Klimaschutzgesetz</a> legt für 2024 für den Landwirtschaftssektor eine Höchstmenge von 67 Mio. t CO2-Äquivalente fest, welche mit 62&nbsp;Mio. t CO2-Äquivalente unterschritten wurde.</p><p>Weiterführende Informationen zur Senkung der ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=Treibhausgas#alphabar">Treibhausgas</a>⁠-Emissionen finden Sie auf den Themenseiten <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/landwirtschaft/umweltbelastungen-der-landwirtschaft/ammoniak-geruch-staub">„Ammoniak, Geruch und Staub“</a>, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/landwirtschaft/umweltbelastungen-der-landwirtschaft/lachgas-methan">„Lachgas und Methan“</a> und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/landwirtschaft/umweltbelastungen-der-landwirtschaft/stickstoff">„Stickstoff“</a>.</p>

TemBi 2014 mesocosm study - Impact of summer storms on long-term lake ecosystem dynamics

Extreme weather and disturbance events are expected to increase, influencing plankton community structure and biogeochemical element cycling in lakes. We simulated an experimental summer storm by mixing deeper water masses from the meta- and hypolimnion into the mixed layer (epilimnion). The mixing included the disturbance of a deep chlorophyll maximum (DCM) which was present at the same time of the experiment in the deep clear-water Lake Stechlin and situated in the metalimnion of each enclosure during filling. Plankton community structure, water physical variables and biogeochemical cycling was monitored for 42 days after the experimental summer storm disturbance event. The experiment was performed in large-volume (~1200 m3, ~16m depth) enclosures in Lake Stechlin (LakeLab; https://www.igb-berlin.de/en/lakelab).

Technologien für besonders langlebige Leistungselektronik, Technologien für besonders langlebige Leistungselektronik - ARCHIMEDES

Konzept für ein Monitoring des Zustands und der Entwicklung der Segetalflora in Deutschland

Auf Ackerflächen bildet die Segetalflora neben den Kulturpflanzen die einzige pflanzliche Nahrungsquelle und Habitatstruktur für verschiedene Tierarten. Damit stellt sie für die Biodiversität in Kulturlandschaften eine der wichtigsten taxonomischen Gruppen dar. Viele Untersuchungen belegen einen extremen Rückgang der floristischen Diversität in ackerbaulich genutzten Ökosystemen. Jedoch existiert bislang kein langfristiges Monitoring, das die Diversität der gesamten Segetalflora auf Ackerflächen bundesweit in räumlich wie zeitlich hoher Auflösung erfasst. Im vorliegenden Beitrag wird ein Monitoringkonzept vorgestellt, das vorschlägt, die Artenzusammensetzung der Segetalflora in Deutschland jährlich in allen Hauptackerkulturen auf repräsentativen Stichprobenflächen zu erfassen. So können Auswirkungen zukünftiger Bewirtschaftungsänderungen (z. B. Anstieg der ökologisch bewirtschafteten Ackerfläche) aufgezeigt und die Effekte derzeitiger Strategien (z. B. EU-Farm-to-Fork-Strategie, Aktionsprogramm Insektenschutz) evaluiert werden. Das Monitoringkonzept zielt darauf ab, belastbare und aussagekräftige Indikatoren zu etablieren, die die Entwicklungen der Segetalflora unter dem Einfluss der landwirtschaftlichen Produktion sowie des Landnutzungs- und des Agrarstrukturwandels abbilden.

Horizont Europa SBEP 1: Entwicklung einer nachhaltigen blauen Wirtschaft, CO2-arme, autonome Messplattform zur Erfassung und Vorhersage von calnus finmarchicus als Futtermittel für nachhaltige, klimaneutrale Aquakulturen; Monitoring von Ruderfußkrebsen in der Wassersäule

CO2-Entnahme durch Alkalinitätserhöhung - Potenzial, Nutzen und Risiken, Vorhaben: Alkalinitätserhöhung im offenen Ozean

Entwicklung und Erprobung einer umweltwissenschaftlichen Ausbildungskonzeption und umweltwissenschaftlicher Lehr- und Lernkonzepte auf Tertiaerstufe ('Studiengang: Oekowissenschaften')

Ausbildungen im Bereich Umweltwissenschaften erfordern aufgrund der Besonderheit dieses 'interdisziplinaeren Faches' adaequate inhaltliche und methodische Konzepte: gegenstandsbezogen, problemorientiert und interdisziplinaer. Besonderes Augenmerk ist dabei der Gestaltung der Beziehungen zwischen den verschiedenen notwendigen fachlichen Anteilen (Integration statt Addition), der Frage geeigneter Lehr- und Lernformen und der Gestaltung entsprechender Lerngelegenheiten zu widmen. Im Rahmen der Arbeit als Curriculumwerkstatt und wissenschaftliche Einrichtung der Bildungsreform stellt sich am Oberstufen-Kolleg die Arbeitsgruppe Oekowissenschaften der Aufgabe, Modelle fuer umweltbezogene Ausbildungskonzepte und fuer einzelne Elemente (Kurse) solcher Ausbildungsgaenge zu entwickeln, praktisch zu erproben und zu evaluieren. Als Versuchsschule werden theoretisch entwickelte Konzepte in Kursen auch praktisch erprobt; die Erfahrungen werden zur Revision und Weiterentwicklung der Modelle genutzt. Ergebnisse mit projektartigen Arbeitsformen, mit Beziehungen zwischen Theorie- und Praxisanteilen und zwischen fachbezogenen und fachuebergreifenden Lernsituationen liegen in veroeffentlichter Form, ueberwiegend aber als 'graue Materialien' vor. Sie bieten sich zur Nutzung fuer Umweltstudiengaenge an Hochschulen ebenso an wie fuer umweltbezogene Oberstufenkurse an Schulen.

Beurteilungsgebiete und Ballungsräume in Niedersachsen

Die Überwachung und Beurteilung der Luftqualität erfolgt hinsichtlich Art, Umfang und Qualität nach festen Vorgaben der 39. Bundes-Immissionsschutzverordnung. Bei der Beurteilung der Luftqualität wird im Hinblick auf den Schutz der menschlichen Gesundheit unterschieden zwischen Ballungsräumen (städtische Gebiete mit hoher Besiedlungsdichte) und sonstigen Beurteilungsgebieten (Niedersachsen Nord, Niedersachsen Mitte und Niedersachsen Süd). Die Beurteilung im Hinblick auf den besonderen Schutz der natürlichen Ökosysteme und der Vegetation erfolgt in den Ökosystem-Schutzgebieten Wattenmeer und Harz. Weiterführende Informationen, wie z.B. aktuelle Messwerte, Stationsinformationen und die Jahresberichte zur Luftqualitätsüberwachung finden Sie in unter www.luen-ni.de.

Vorhersage von Schüttungen alpiner Karstquellen im Hinblick auf den Klimawandel unter Verwendung neuer Deep Learning-Methoden

Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.

KI unterstützte Kommunikationstechnologien zur dynamischen Optimierung von Mobilität und Energiespeichern zur Frequenzstabilisierung und Energieversorgung, Teilvorhaben CampusGenius: Automated Integration with the 5G-Core

Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs auch unter Einsatz von privaten 5G-Netzwerken entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, einem Microgrid, entworfen. Die Kommunikation zwischen und innerhalb der DER soll mittels Mobilfunktechnologie erfolgen. Dabei soll die Energieoptimierung mittels KI-Algorithmen erfolgen und auch den Energietransport mit Fahrzeugen berücksichtigen. Die softwareseitige Integration der KI-Algorithmen und des Energiemanagementsystems in das Kommunikationssystem ist ein wesentlicher Bestandteil dieses Projektes. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet.

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