<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 CO2aus 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 % 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 % zurückgegangen.</p><p>Wirtschaftsdünger aus der Einstreuhaltung (Festmist) ist gleichzeitig auch Quelle des klimawirksamen Lachgases (Distickstoffoxid, N2O) und seiner Vorläufersubstanzen (Stickoxide, NOxund Stickstoff, N2). Dieser Bereich trägt zu 16,2 % 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></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 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>
Bei dem Pilotvorhaben der OCER Energie GmbH im niedersächsischen Zetel (Kreis Friesland/Niedersachsen), wird die im Grundwasser gespeicherte Erdwärme genutzt, um Gewächshäuser einer Gärtnerei ganzjährig, kontinuierlich mit Wärme zu versorgen. Damit kann im Vergleich zu einer herkömmlichen Erdgasheizung rund die Hälfte des Brennstoffs eingespart werden. Der Ausstoß an klimaschädlichem Kohlendioxid wird um rund 368 Tonnen pro Jahr verringert. Die im Rahmen des Vorhabens benötigte Wärmeenergie soll mittels erdgasbetriebener Wärmepumpen Brunnenwasser aus rund 30 Meter Tiefe, das ganzjährig ca. 10 Grad Celsius warm ist, gewonnen werden. Zusätzlich soll auch die Abwärme der Gasmotoren genutzt werden. Da an sonnenscheinreichen Tagen eine Beheizung der Gewächshäuser nicht nötig ist, wird die Wärme in dieser Zeit in Wassertanks gespeichert und je nach Bedarf zugeführt. Das Vorhaben kann ein Modell für eine Vielzahl von anderen Gärtnereien und Einrichtungen sein, bei denen die benötigte Energie oft die größten Kosten verursacht und Grundwasser in ausreichender Menge zur Verfügung steht.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
Der Klimawandel beinhaltet den Anstieg der atmosphärischen CO2-Konzentration, Zunahmen der mittleren Temperatur und der Sommertrockenheit sowie das vermehrte Auftreten von Hitzeperioden, d.h. Tagen mit Maximaltemperaturen über 30 C. Die Folgen dieser gleichzeitigen Veränderungen für die globale Agrarproduktion sind offen. Nach Modellabschätzungen soll insbesondere die Zunahme von Hitzeperioden zu Ertragseinbußen bei Getreidearten wie Weizen führen. Die für diese Folgenabschätzung zugrunde liegenden experimentellen Daten wurden unter Gewächshaus- oder Klimakammerbedingungen erhoben. Es sollen daher erstmals Feldversuche zur Interaktion von Hitzeperioden und erhöhter CO2-Konzentration auf Wachstum und Kornbildungsprozesse von Weizen durchgeführt werden. Dazu werden eine erhöhte CO2-Konzentration (550 ppm) mit einer Freiland-CO2-Anreicherungsanlage (Free Air Carbon Dioxide Enrichment = FACE-Technik) und Hitzeperioden (T größer als 30 oC) mit einer Felderwärmungsanlage (Free Air Temperature Enrichment = FATE-Technik) simuliert. Die Wärmebehandlung wird an zwei hitzesensitiven Entwicklungsphasen durchgeführt (P1: präflorale Phase, P2: Kornfüllungsphase). Die Hitzeexposition in P1 erfolgt in der Woche bis zur Blüte. Es soll der erwartete Abfall der Kornzahl ermittelt und auf eine Beziehung zur Temperatursumme oberhalb eines Schwellenwertes geprüft werden. In P2 soll das Temperaturmaximum an 6 Tagen erhöht und der Einfluss auf das Einzelkorngewicht erfasst werden. Für das erste Versuchsjahr ist nur die Untersuchung von Hitzeeffekten geplant. Um einen möglichst weiten Temperaturbereich abzudecken, wird dieser Versuch gleichzeitig an zwei Standorten (Braunschweig/Kiel) durchgeführt. Im zweiten und dritten Jahr soll in einem Kombinationsexperiment mit FACE und FATE geprüft werden, ob die Hitzeeffekte durch mehr CO2 in der Atmosphäre modifiziert werden. Die Ergebnisse werden für die Verbesserung von Weizenwachstumsmodellen zur Klimafolgenabschätzung bereitgestellt und können für die Züchtungsberatung verwendet werden.
Water, carbon and nitrogen are key elements in all ecosystem turnover processes and they are related to a variety of environmental problems, including eutrophication, greenhouse gas emissions or carbon sequestration. An in-depth knowledge of the interaction of water, carbon and nitrogen on the landscape scale is required to improve land use and management while at the same time mitigating environmental impact. This is even more important under the light of future climate and land use changes.In the frame of the proposal 'Uncertainty of predicted hydro-biogeochemical fluxes and trace gas emissions on the landscape scale under climate and land use change' we advocate the development of fully coupled, process-oriented models that explicitly simulate the dynamic interaction of water, carbon and nitrogen turnover processes on the landscape scale. We will use the Catchment Modelling Framework CMF, a modular toolbox to implement and test hypothesis of hydrologic behaviour and couple this to the biogeochemical LandscapeDNDC model, a process-based dynamic model for the simulation of greenhouse gas emissions from soils and their associated turnover processes.Due to the intrinsic complexity of the models in use, the predictive uncertainty of the coupled models is unknown. This predictive (global) uncertainty is composed of stochastic and structural components. Stochastic uncertainty results from errors in parameter estimation, poorly known initial states of the model, mismatching boundary conditions or inaccuracies in model input and validation data. Structural uncertainty is related to the flawed or simplified description of natural processes in a model.The objective of this proposal is therefore to quantify the global uncertainty of the coupled hydro-biogeochemical models and investigate the uncertainty chain from parameter uncertainty over forcing data uncertainty up the structural model uncertainty be setting up different combinations of CMF and LandscapeDNDC. A comprehensive work program has been developed structured in 4 work packages, that consist of (1) model set up, calibration and uncertainty assessment on site scale followed by (2) an application and uncertainty assessment of the coupled model structures on regional scale, (3) global change scenario analyses and finally (4) evaluating model results in an ensemble fashion.Last but not least, a further motivation of this proposal is to provide project results in a manner that they support planning and decision taking under uncertainty, as this proposal is part of the package proposal on 'Methodologies for dealing with uncertainties in landscape planning and related modelling'.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
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| Umweltprüfung | 10 |
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