Das Projekt A01 zielt darauf ab, das Potenzial der baumbasierten Landwirtschaft zur Förderung einer nachhaltigen Rurbanität in einer Region in Marokko zu untersuchen, die als sozial-ökologisches Modellsystem dient. Durch die Kombination biophysikalischer und soziokultureller Daten auf verschiedenen Ebenen soll das Projekt ein neues Verständnis der Auswirkungen baumbasierter landwirtschaftlicher Entwicklung auf das Angebot, die Verteilung und den Zugang zu Ökosystemdienstleistungen und ihren Beitrag zur Entstehung von Rurbanität vermitteln. Darüber hinaus soll mit Hilfe von Fernerkundungs- und Felddaten untersucht werden, wie die baumbasierte Landwirtschaft rurbane Landschaften verändert hat. Durch die Analyse des sozial-ökologischen Kontextes und der räumlich-zeitlichen Dynamik soll ein umfassenderes Konzept für multifunktionale Agrarlandschaften in rurbanen Gebieten entwickelt werden. Das Projekt beginnt mit der Identifizierung und Kartierung der sozial-ökologischen Systeme der sich rasch verändernden baumbasierten Landwirtschaft in rurbanen Kontexten. Anschließend wird das Projekt die Veränderungen der rurbanen Landnutzung und der Bodenbedeckung von 2005 bis heute nachverfolgen und die Zusammenhänge zwischen dieser räumlich-zeitlichen Dynamik und den sozial-ökologischen Faktoren untersuchen. Schließlich wird das Projekt eine Reihe von Ökosystemleistungen quantifizieren, die von verschiedenen Arrangements baumbasierter Landwirtschaft für lokale Akteurinnen und Akteure erbracht werden, wobei sowohl einfach strukturierte als auch vielfältige Agroforstsysteme berücksichtigt werden und Faktoren wie Geschlecht, wirtschaftlicher Status und andere übergreifende Aspekte des Managements von Ökosystemleistungen einbezogen werden.
Baumreihen in Agroforstsystemen erhöhen die Heterogenität und Konnektivität von Habitaten und modulieren Prozesse der Gemeinschaftsbildung mit potenziellen Vorteilen für die Biodiversität und die damit verbundenen Ökosystemleistungen. Diese Auswirkungen auf die Biodiversität müssen auf verschiedenen räumlichen Ebenen betrachtet werden, einschließlich Makro- und Mikroorganismen in ober- und unterirdischen Gemeinschaften im Kontext eines Multidiversitätsrahmens. Multidiversität, einschließlich Artenzusammensetzung, biotischer Interaktionen und Ökosystemfunktionen über mehrere taxonomische Gruppen hinweg, bestimmt letztendlich das Potenzial der Agroforstwirtschaft, den Beitrag der Natur zum Wohle der Menschen (NCP) zu optimieren. Um ein mechanistisches Verständnis der Biodiversitätsreaktionen in Agroforstsystemen zu erlangen, quantifizieren wir Gradienten der ober- und unterirdischen Biodiversität auf verschiedenen Ebenen, von Bodenwirbellosen und Bodenmikroorganismen wie Bakterien, Archaeen und Pilzen (unterirdisch) über epigäische Arthropoden (oberirdische Pflanzenfresser, Räuber) bis hin zu Bestäubern. Wir nutzen etablierte und neuartige Forschungsmethoden, um zwei Agroforstsysteme (biologisch und konventionell) mit unterschiedlichen Standortbedingungen und dem umgebenden Landschaftsmosaik zu untersuchen. Dabei legen wir Wert auf Komplementarität bei der Datenerhebung. Wir liefern ein tiefgreifendes Verständnis der Auswirkungen der Biodiversität auf die für Agroforstsysteme charakteristischen NCPs, indem wir uns auf die räumliche Konfiguration (Abstand zu den Baumreihen sowie Tiefengradienten entlang der Transekte) konzentrieren. Die Zusammenarbeit mit vier komplementären Teilprojekten der FORMULA-Forschungseinheit ermöglicht die Verknüpfung von unter- und oberirdischen Biodiversitätsfunktionen und der räumlichen Dynamik von Biodiversitätsmustern im Hinblick auf biogeochemische Kreisläufe (insbesondere Kohlenstoff und Stickstoff), Habitatheterogenität und Management.
Für die Verwendung im Antragsverfahren des Integrierten Verwaltungs- und Kontrollsystems (InVeKoS) werden digitale Datenebenen benötigt, die mit der erforderlichen Genauigkeit die aktuelle Situation der landwirtschaftlichen Nutzung darstellen. Das System zur Identifizierung landwirtschaftlicher Parzellen (LPIS) nach Artikel 68 der Verordnung (EU) 2021/2116 ist ein Bestandteil des Integrierten Verwaltungs- und Kontrollsystems (InVeKoS), wie in Artikel 66 der genannten Verordnung definiert. Es wird auf Ebene der Referenzparzellen angewandt. (VO 2022/1172 Art. 2 Abs. 1). Das Thüringer Flächenreferenzsystem (digitale Grundkarte Landwirtschaft, kurz DGK-Lw) basiert in Thüringen auf der Referenzparzelle Feldblock (FB) gemäß § 5 Nr. 1 GAPInVeKoS-Verordnung. Der Feldblock ist danach eine von dauerhaften Grenzen umgebene zusammenhängende landwirtschaftliche Fläche eines oder mehrerer Betriebsinhaber. Der Feldblock beinhaltet somit die Informationen über die geographische Lage der Außengrenzen der landwirtschaftlichen Nutzfläche. Referenzparzellen sind deutschlandweit eindeutig durchnummeriert (Feldblockident - FBI). Sie besitzen weiterhin eine Feldblockgröße (maximal förderfähige Fläche) und eine Bodennutzungskategorie. Folgende Feldblocktypen gibt es: - Landwirtschaftliche Nutzfläche (LF) - Landschaftselemente (LE) - Sondernutzungsflächen (SF) - Forstflächen (FF) Die Einteilung der Feldblöcke erfolgt getrennt nach den Hauptbodennutzungen Ackerland (AL), Grünland (GL), Dauerkulturen (DK), einschließlich darauf befindlicher Agroforstsysteme sowie nach den BNK für keine „landwirtschaftliche Fläche“ entsprechend § 11 Abs. 1 Nr. 3 Buchst. a, b, c und d GAPDZV (NW, EF und PK) und Sonstige. Landschaftselemente (LE) werden entsprechend der Verordnung (EU) 2022/1172 Art. 2 Abs. 7 unter definierten Bedingungen als Teil der förderfähigen landwirtschaftlichen Fläche betrachtet. In Thüringen werden diese dauerhaften Konditionalitäts-LE als separater Feldblock (FB) ausgewiesen und sind somit Teil des Thüringer Flächenreferenzsystems (Feldblockreferenz). Sie müssen einen eindeutigen Bezug zu einem LF-FB (Landwirtschaftliche Nutzfläche) besitzen, d.h. sie liegen innerhalb eine Acker-, Dauergrünland- oder Dauerkulturfläche oder grenzen in Randlage direkt an diese. Für die Herstellung der DGK-Lw werden (amtliche) Orthofotos der Thüringer Kataster- und Vermessungsverwaltung (TLBG) sowie Orthofotos aus Eigenbefliegungen des TLLLR interpretiert. Die Herkunft dieser Bilddaten beträgt jährlich jeweils 50 % der Landesfläche, so dass in jedem Jahr für die gesamte Thüringer Landesfläche aktuelle Bilddaten vorliegen.
Der Datensatz enthält landwirtschaftliche Flächen im Sinne von förderfähigen Feldblöcken aus Thüringen, die in das INSPIRE-Datenmodell "Land Parcel Identification (LPIS)" transformiert wurden. Die Transformation erfolgte gemäß den Technischen Leitlinien für die Interoperabilität von InVeKoS-Daten TG 2. Landwirtschaftliche Fläche ist jede Fläche, die von Ackerland, Dauergrünland oder Dauerkulturen, einschließlich Agroforstsystemen auf dieser Fläche, gemäß Artikel 4 Absatz 3 der Verordnung (EU) 2021/2115 genutzt wird. Die Daten werden dreimal pro Jahr aktualisiert.
Der Datensatz enthält landwirtschaftliche Flächen im Sinne von förderfähigen Feldblöcken aus Thüringen, die in das INSPIRE-Datenmodell "Land Parcel Identification (LPIS)" transformiert wurden. Die Transformation erfolgte gemäß den Technischen Leitlinien für die Interoperabilität von InVeKoS-Daten TG 2. Landwirtschaftliche Fläche ist jede Fläche, die von Ackerland, Dauergrünland oder Dauerkulturen, einschließlich Agroforstsystemen auf dieser Fläche, gemäß Artikel 4 Absatz 3 der Verordnung (EU) 2021/2115 genutzt wird. Die Daten werden dreimal pro Jahr aktualisiert.
Den Schutz der Biodiversität und assoziierter Ökosystem-Dienstleistungen mit der Steigerung einer ökologischen Produktion zu verbinden stellt eine große Herausforderung für eine nachhaltige Zukunft dar. Die ökologische Intensivierung tropischer Agroforstsysteme und ihrer Multifunktionalität leistet dazu einen wichtigen Beitrag. Allerdings gibt es bisher kaum Studien, welche die hochkomplexen Wechselwirkungen zwischen lokalen Faktoren (v.a. Genetische Diversität von Kakao-Varietäten), Standortbedingungen (v.a. Bodenfertilität) und der Landschaftsstruktur (v.a. umgebende Lebensraumtypen, Landschafts-Konnektivität) im Hinblick auf Schädlingskontrolle, Bestäubungsleistungen, Ertrag und eventuelle Kompromisse oder Synergien in einem umfassenden Forschungsansatz untersucht haben. In Peru und dem Amazonasgebiet spielt die genetische Vielfalt von Kakaobäumen, gerade auch der hier heimischen Wildformen des Kakaos, eine sehr große, aber wenig untersuchte ökologische und kommerzielle Rolle. Um diese Forschungslücken zu füllen, planen wir ein experimentelles Design, mit dem die relative Bedeutung der lokalen genetischen Kakao-Diversität und des Landschaftskontextes für multiple Ökosystemleistungen (von Vögeln, Fledermäusen, Ameisen und weiteren Arthropoden, die zur Schädlingskontrolle und zur Bestäubung beitragen) und für den Kakaoertrag quantifiziert werden. Wir etablieren experimentelle Ausschlüsse für verschiedene Prädatorengruppen und Bestäuber an 24 Standorten und quantifizieren alle Stadien in der Entwicklung des Kakaos, um Vorschläge für eine ökologische Intensivierung im Kontext traditioneller Anbaupraktiken zu entwickeln. In Kooperation mit unseren peruanischen Partnern machen wir die Forschungsresultate durch Publikationen und Workshops für Interessensgruppen, insbesondere die Kleinbauern sowie nationale wie internationale NGOs verfügbar.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 344 |
| Europa | 1 |
| Global | 1 |
| Land | 35 |
| Weitere | 338 |
| Wissenschaft | 115 |
| Zivilgesellschaft | 8 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 334 |
| Daten und Messstellen | 1 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 302 |
| Hochwertiger Datensatz | 11 |
| Mitmachportal | 1 |
| Text | 39 |
| unbekannt | 3 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 378 |
| Offen | 317 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 656 |
| Englisch | 421 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
| Bild | 8 |
| Datei | 3 |
| Dokument | 19 |
| Keine | 592 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 95 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 472 |
| Lebewesen und Lebensräume | 669 |
| Luft | 328 |
| Mensch und Umwelt | 695 |
| Wasser | 320 |
| Weitere | 630 |