Die landwirtschaftliche Bewässerung gehört zu den größten Wasserverbrauchern weltweit. Bei hydrologischen und wasserwirtschaftlichen Studien, z.B. Klimafolgenabschätzungen, spielt die Bewässerung aufgrund ihres Einflusses auf die Wasserbilanz eine wesentliche Rolle. Der Bewässerungsbedarf kann durch höheren Bedarf an Nahrungsmitteln sowie Klimaänderungen regional stark ansteigen. Geringe Wasserverfügbarkeit kann die weitere Entwicklung der bewässerten Landwirtschaft limitieren. Daher ist eine zuverlässige Prognose des künftigen Bewässerungsbedarfs eine wesentliche Planungs- und Entscheidungsgrundlage für Landwirtschaft und Wasserwirtschaft. Die Bewässerung auf der regionalen Maßstabsebene (Flusseinzugsgebiete oder Bewässerungsprojekte von mehreren 100 km2 bis zu größer als 100.000 km2) kann in agrar-hydrologischen Flussgebietsmodellen wie SWAT simuliert werden. Vorhergehende Arbeiten zeigten sowohl das Potential, aber auch Defizite dieser Modelle im Vergleich zu Modellen auf der Feldskala. Der Modellunsicherheit in der Simulation der Bewässerungsmengen wurde auf beiden Skalen bisher wenig Beachtung geschenkt. Dies mag an vielen Faktoren liegen, u.a. auch der schlechten Verfügbarkeit von langjährigen Aufzeichnungen über die tatsächlich erfolgte Bewässerung und deren Steuerung. In diesem Vorhaben sollen sowohl die Parameterunsicherheit als auch die strukturelle Unsicherheit von agrar-hydrologischen Modellen für die Feldskala als auch die regionale Skala untersucht werden. Dazu werden Daten von langjährig betriebenen Versuchsfeldern zur Bewässerung in drei Ländern unterschiedlicher Klimazonen verwendet: Deutschland (Versuchsfelder Hamerstorf in Niedersachsen, humid), Indien (Versuchsfelder des IIT Kharagpur, Monsun) und USA (Versuchsfelder des USDA in Texas, semi-arid). Für das Modell SWAT werden Untersuchungen zur Parameterunsicherheit zu Bodenfeuchte, Bewässerung und Ertrag durchgeführt. Auf der Feldskala werden mehrere agrar-hydrologische Modelle gerechnet. Aus den Erkenntnissen der Feldskala sollen die Bewässerungsroutinen in SWAT verbessert werden, wobei auch Bodenfeuchte und Pflanzenwachstum als relevante Prozesse für die Triggerung der automatischen Bewässerung betrachtet werden. Mit dem Ziel, Prognosen des Bewässerungsbedarfs zu verbessern und mit Unsicherheitsinformationen zu versehen, wird für die Untersuchungsflächen ein Ensemble aus mehreren Modellen und mehreren Parametersätzen (Super-Ensemble) generiert. Dieses wird kalibriert und dadurch auf die besten Mitglieder reduziert (Sub-Ensemble). Anwendungen des Ensembles sind auf der langfristigen strategischen Ebene Klimafolgenschätzungen, auf der kurz- bis mittelfristigen operationellen Ebene die Bewässerungsberatung. Für letztere soll untersucht werden, ob die seit kurzem verfügbaren sub-saisonalen (S2S) Ensemblevorhersagen des ECMWF eine Verlängerung des Vorhersagezeitraums des Bewässerungsbedarfs auf bis zu einen Monat erlauben.
Tansanias Regierung plant, steigenden Nahrungsmittelbedarf durch Anbauintensivierung auf großen Bewässerungsflächen in Kilombero-Tal zu decken. Dieser Ansatz erhöht vermutlich die regionale Produktion aber ignoriert die Heterogenität der Standortfaktoren sowie der Erwartungen und Ansprüche diverser Nutzergruppen. Die Variabilität der Faktoren beeinflusst individuelle und großräumige Risiken und Unsicherheiten. Wir nutzen disziplinäre und integrierte Modellierung um die damit verbundenen Dynamiken sozio-ökologischer Transformation, raum-zeitlicher Organisationsmuster sowie der Kopplungs- und Entkopplungsprozesse zu verstehen.
MACSUR ist eine Forschungs-, Informations- und Vernetzungsplattform für die Modellierung der Ernährungssicherung durch die Europäische Landwirtschaft im Kontext des Klimawandels. Ziel ist eine robuste Abschätzung der Folgen von Klimawandel und Adaptationsmaßnahmen in der Landwirtschaft und eine bessere Integration von Modellen und Methoden der Skalierung und Datenverarbeitung. Das ZALF ist an allen drei Projektbereichen Pflanze, Tierhaltung und Handel beteiligt. Das Institut für Landnutzungssysteme fokussiert auf die Folgenabschätzung der Adaptationsszenarien auf Boden- und Ökosystemleistungen. Ferner trägt es zur Integration von Anforderungen aus Politik und Wirtschaft in die Analysen bei.
Das Ziel des Gesamtvorhabens ist die Entwicklung eines Informationssystems zur Quantifizierung und saisonalen Prognose des Dürrerisikos sowie zur Beschreibung der Dürrewirkungen durch Kombination von Modellierung, Fernerkundung sowie Analyse sozioökonomischer Daten. Das Teilvorhaben trägt zum Gesamtziel insbesondere bei durch die Charakterisierung von Dürren durch Analyse von Niederschlagsdaten (meteorologische Dürren; UB-IGG), Pflanzenwachstumsmodellierung (agronomische Dürren; UB-INRES), die Ableitung von Gesamtwasserspeicheränderungen aus GRACE-Schwerefelddaten (hydrologische Dürren; UB-IGG) sowie durch Erstellung von Dürreindizes mittels Fernerkundungsinformationen (UB-ZFL). Ziel des Teilvorhabens ist die Quantifizierung der Dürregefahr auf globaler Skala sowie mit größere Detailschärfe für ausgewählte Regionen. Ein weiteres wissenschaftliches Ziel ist die Analyse von Dürrewirkungen auf Handelsflüsse von Nahrungsmitteln (UB-INRES). Da die Koordinierung des Gesamtverbunds in Verantwortung der Uni Bonn liegt (UB-INRES) bestehen administrativ technische Ziele in der Koordinierung der Zusammenarbeit zwischen Projektpartnern, Stakeholdern und Nutzern des im Projekt im Co-Design zu erstellenden Dürreinformationssystems. Auf Grund der Diversität der inhaltlichen und methodischen Ausrichtung der drei am Teilvorhaben beteiligten Arbeitsgruppen werden Beiträge zu 16 der 18 Arbeitspakete und den 4 Modulen des Gesamtvorhabens geleistet. UB-IGG analysiert Gesamtwasserspeicheränderungen mittels GRACE-Schwerefelddaten und assimiliert die Daten in das globale hydrologische Modell WaterGAP. UB-INRES simuliert Auswirkungen von Dürren auf Erträge und Wasserbedarf landwirtschaftlicher Kulturen. UB-ZFL erstellt Dürreindizes aus Fernerkundungsdaten sowie Zeitreihen von BFI und OFT zur Assimilation in das Pflanzenwachstumsmodell. UB-INRES koordiniert den Gesamtverbund. UB-INRES und UB-IGG arbeiten global und regional, während UB-ZFL auf die regionale Anwendung fokussiert.
Das Ziel des Gesamtvorhabens ist die Entwicklung eines Informationssystems zur Quantifizierung und saisonalen Prognose des Dürrerisikos sowie zur Beschreibung der Dürrewirkungen durch Kombination von Modellierung, Fernerkundung sowie Analyse sozioökonomischer Daten. Das Teilvorhaben trägt zum Gesamtziel insbesondere bei durch die Charakterisierung von agronomischen Dürren durch Pflanzenwachstumsmodellierung. Ziel des Teilvorhabens ist die Quantifizierung der Dürregefahr auf globaler Skala sowie mit größere Detailschärfe für ausgewählte Regionen. Ein weiteres wissenschaftliches Ziel ist die Analyse von Dürrewirkungen auf Handelsflüsse von Nahrungsmitteln. Da die Koordinierung des Gesamtverbunds in Verantwortung der Uni Göttingen liegt bestehen administrativ technische Ziele in der Koordinierung der Zusammenarbeit zwischen Projektpartnern, Stakeholdern und Nutzern des im Projekt im Co-Design zu erstellenden Dürreinformationssystems.