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s/greenhousegas/greenhouse gas/gi

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>

Verfahrensentwicklung zur klimaneutralen Produktion von Grundchemikalien mittels innovativer Membranverfahren am Beispiel von Alkalicarbonaten

Dynamiken von Methanflüssen in Söllen einer postglazialen Landschaft -mikrobielle Ökologie und Biogeochemie

Feuchtgebiete sind eine wichtige natürliche Quelle für Methan, das zweithäufigste Treibhausgas in der Atmosphäre. Die Methangasflüsse aus Feuchtgebieten sind variabel und bestimmt durch die Aktivität methanotropher (Methan verbrauchender) und methanogener (Methan produzierender) Mikroorganismen. Deren Aktivität wird durch verschiedene Umweltfaktoren gesteuert, was jedoch noch nicht sehr gut verstanden ist, da z.B. die Bedeutung der anaeroben Methanotrophen in Feuchtgebieten noch weitgehend unklar ist. Ziel des Projekts ist es, die räumlich-zeitliche Variation der Nettomethanflüsse zu untersuchen und sie durch Verteilungsmuster und Aktivitäten der Methankreislauf-assoziierten Mikroorganismen in Abhängigkeit von verschiedenen Umweltfaktoren zu erklären. Im Projekt werden Sölle untersucht, da diese eine hohe Dynamik in den Methanemissionen über kleine räumliche Skalen aufweisen. Sie kommen häufig in postglazialen Landschaften vor und sind meist von landwirtschaftlich genutzten Flächen umgeben. Sie werden als Methanquelle betrachtet, aber die Mechanismen, die ihre dynamischen Methanemissionen antreiben, sind nicht gut verstanden. Bodenprofile, Bodenchemie, Wasserstand, Redox-Bedingungen, Nährstoffeintrag und Vegetation werden als wichtige Umweltfaktoren antizipiert, die die Häufigkeit, Aktivität und die Biodiversität der mit dem Methankreislauf assoziierten Mikroorganismen beeinflussen. Um die regulatorische Bedeutung dieser Faktoren zu verstehen, wird MeDKet Feldstudien mit Laborexperimenten kombinieren, in denen verschiedene abiotische Faktoren unter kontrollierten Bedingungen moduliert werden. Die räumliche Variation der Methanbildung und -oxidation und die Verteilung der mit dem Methankreislauf assoziierten Mikroorganismen wird in acht Söllen untersucht, während die Auswirkungen der wichtigsten Umweltfaktoren für ein ausgewähltes Soll im Detail analysiert werden. Hochauflösende Gasmessungen werden kombiniert mit Methoden der mikrobiellen Ökologie wie quantitativer PCR, Amplikonsequenzierung, mRNA-Analyse, stabilen Isotopenuntersuchungen und einer Metagenom-Analyse, um Identität, Abundanz, Verteilung und physiologische Eigenschaften der am Methankreislauf beteiligten Mikroorganismen zu bestimmen. Da wir ein ganzheitliches Verständnis über den Beitrag Methan-assoziierter Mikroorganismen in Feuchtgebieten zu Methanflüssen anstreben, weiten wir unsere Analysen auf oberirdische Pflanzenteile aus, ein bisher vernachlässigter Lebensraum für Methanotrophe. Mit einer neu entwickelten Methodik werden wir vertikale Methanprofile in der Atmosphäre oberhalb eines Solls messen und das Vorkommen von Methanotrophen auf oberirdischen Pflanzenteilen untersuchen. Damit werden die Ergebnisse von MeDKet als Grundlage dienen, um (a) die Regulation von Methanotrophie und Methanogenese und damit die hohe Variabilität der Nettomethanflüsse (b) die Bedeutung der anaeroben Methanoxidation und (c) der oberirdischen Methanoxidation in Söllen zu verstehen.

Methan-Flüsse und Isotopenzusammensetzung über heterogenen Landschaften im arktischen Permafrost und sibirischen Moorgebieten (MICHAEL)

Arktischer Permafrost und sibirische Feuchtgebiete stellen global wichtige Quellen für das Treibhausgas Methan dar. Bei weiterer Klimaerwärmung werden die Emissionen zunehmen. Da nur sehr wenige kontinuierliche Methan-Messstationen in der russischen Arktis und Sibirien vorhanden sind, dienen sie als Ausgangspunkt für Schätzungen der Emissionen auf regionalen Skalen. Gleichzeitig tragen kleinskalige Heterogenitäten der Landschaft wesentlich an Unsicherheit zur Abschätzung von Methan-Flüssen bei. Zeitlich und räumlich hochaufgelöste Methanflüsse und Wärme- und Feuchtebilanzen sind nur mit einer Kombination von mehreren Messmethoden möglich. Dieser Mangel an hochaufgelösten Datensätzen behindert die Weiterentwicklung und Validierung der Simulation des Zusammenhangs von Landbedeckung und Emissionen.Das Projekt MICHAEL hat als Ziele i) die Erhebung eines zeitlich und räumlich hochaufgelösten Datensatzes von Methan-Emissionen, turbulenten Wärmeflüssen und der Methan-Isotopen-Verteilung mit neuen und traditionellen Beobachtungsmethoden und ii) die Weiterentwicklung von Land-Oberflächen-Modellen und Parametrisierungen zur besseren Berücksichtigung von Landschafts-Inhomogenitäten. Dafür werden an zwei Orten Messkampagnen durchgeführt, nämlich an der Samoylov-Station im Lena-Delta und Mukhrino, zentral in Westsibirien gelegen. Der besondere Fokus liegt auf kleinskaliger Variabilität und dem Einfluss von verschiedenen Landschafts-Strukturen auf die Atmosphäre. Bodengestützte Eddy-Kovarianz (EC)- und Kammer-Messungen werden ergänzt mit zusätzlichen boden- und fluggestützten Messungen mit unbemannten Flugsystemen (UAS) von meteorologischen Parametern und Bodeneigenschaften, Wärme- und Methanflüssen, sowie Profilen der Methankonzentration und –isotopie. Drei UAS werden eingesetzt: Ein Flächenflugzeug für meteorologische Messungen und Strahlung, ein Quadrocopter für Vertikalprofile der Methankonzentration und –isotopie durch Analyse von Luftproben, und ein Kipprotor-System für Methan-Flüsse. Die UAS werden abhängig von Windrichtung, Stabilität und Oberfläche in einem Radius von 10 km um die Observatorien eingesetzt. Damit werden die Genauigkeit von traditionellen EC- und Kammer-Messungen und Ansätze zur Skalierung bewertet.Mit numerischen Simulationen wird die 3D-Variabilität von Methan-Emissionen in die Atmosphäre berechnet. Die zusätzlich entwickelte Land-Oberflächen-Modellierung berücksichtigt Austauschprozesse über inhomogenen Oberflächen. Die Ergebnisse der Simulationen werden mit Messdaten bewertet, und der Einfluss von räumlichen Inhomogenitäten auf die Atmosphäre wird bestimmt.

Emissionen 1989 – 2015

Für die detaillierte und regelmäßig aktualisierte Darstellung der langjährigen Entwicklung der Luftbelastung in Berlin werden in zahlreichen Einzelkarten sowohl die Erhebungen der Emissionskataster seit 1989 (1×1 km Raster) ausgewertet, als auch für ausgewählte Stoffe sämtliche seit Messbeginn 1975 verfügbaren Messwerte des Berliner Luftgüte-Messnetzes BLUME (Jahresmittelwerte, bzw. Grenz- oder Zielwertüberschreitungen) dargestellt. Die Daten fließen in die Luftreinhalteplanung des Landes Berlin ein, die mit ihrer dritten Fortschreibung des Luftreinhalteplans für Berlin dazu beigetragen hat, dass alle derzeit gültigen Grenzwerte zum Schutz der menschlichen Gesundheit eingehalten werden. Die Emissionen von Luftschadstoffen werden in Berlin in regelmäßigen Abständen ermittelt und als Basis für Ausbreitungsrechnungen und Verursacheranalysen zur Luftreinhalteplanung genutzt. Die Quellen der Luftschadstoffemissionen werden häufig in folgenden Quellgruppen zusammengefasst: Kfz-Verkehr, sonstiger Verkehr (Bahn-, Schiffs- und Flugverkehr), Industrie und Kraftwerke (genehmigungsbedürftige Anlagen), Gebäudeheizung und Kleingewerbe, Baustellen/Bautätigkeit, sonstige Quellen. Ein vollständiges Emissionskataster für diese Quellen umfasst nicht nur Feinstaub und Stickstoffoxide, sondern zahlreiche weitere Stoffgruppen wie Treibhausgase, Ozonvorläufersubstanzen, versauernde und eutrophierende Stoffe, persistente organische Verbindungen und Schwermetalle. Für die Emissionsberechnung wird in Berlin der so genannte Bottom-up-Ansatz verfolgt: Es werden die Emissionen einzelner Quellen oder Prozesse (z.B. Industrieanlagen, Fabriken, Verkehr, Landwirtschaft) ermittelt, indem die emissionsverursachenden Tätigkeiten mit entsprechenden Emissionsfaktoren multipliziert und zu einer Gesamtemissionsmenge addiert werden. Dies hat den Vorteil einer genaueren Ermittlung der Emissionen von einzelnen Quellen sowie eines vertieften Einblicks in die Emissionen verschiedener Sektoren. Der Nachteil besteht jedoch in einem erhöhten Aufwand, alle benötigten Daten zusammenzutragen, und einer erheblichen Komplexität der Datenverarbeitung. Im Gegensatz zum Bottom-up-Ansatz wird beim so genannten Top-Down-Ansatz die Gesamtemissionsmenge, beispielsweise die nationale Emissionsmenge, auf einzelne Quellen und Gebiete aufgeteilt, oft unter Verwendung von Schätzungen und Verteilparameter. Bei der Berechnung der Emissionen über den Bottom-up-Ansatz kommt es immer wieder zu methodischen Änderungen, da sich die Kenntnis der emissionsverursachenden Prozesse und Tätigkeiten ständig verbessert. Auch werden die Emissionsfaktoren häufig an die neuesten Erkenntnisse angepasst. Mit der Erstellung der Emissionskataster Industrie, Hausbrand und Verkehr 2015 wurde die bis dahin gesonderte Darstellung der einzelnen Verursachergruppen auf eine gemeinsame Kartenpräsentation im Geoportal unter dem Titel „Emissionen 2015“ umgestellt (vgl. Kartenansicht). Zur Einhaltung der Luftschadstoffgrenzwerte müssen Maßnahmen ergriffen werden, die zur dauerhaften Verminderung von Luftverunreinigungen geeignet sind. Die Maßnahmen sind entsprechend des Verursacheranteils unter Beachtung des Grundsatzes der Verhältnismäßigkeit gegen alle Emittenten zu richten, die zum Überschreiten der Immissionsgrenzwerte beitragen. Hierfür ist eine detaillierte Kenntnis aller Berliner Emissionen erforderlich. § 46 BImSchG sieht deshalb das Führen eines Emissionskatasters vor. Auf der Grundlage dieser Kataster können mit Hilfe von Ausbreitungsrechnungen die Anteile bestimmt werden, die die einzelnen Quellgruppen an der gemessenen Luftverunreinigung verursachen. Die Emissionen der relevanten Luftschadstoffe Stickoxide (NO x ) und Partikel (PM 10 , PM 2,5 ) werden für die folgenden Verursachergruppen in einem Erhebungszeitraum von 1989-2015 dargestellt: Genehmigungsbedürftige Anlagen ( Industrie ), Nicht genehmigungsbedürftige Feuerungsanlagen ( Hausbrand, Kleingewerbe ), Kfz-*Verkehr* Die vorliegenden Karten veranschaulichen auf der Basis der für alle Verursachergruppen vergleichbar zur Verfügung stehenden Emissionsdaten für die beiden Luftparameter Stickoxide (NO x ) und Partikel (PM 10 , PM 2,5 ) die Entwicklung seit 1989. Um den aktuellen Entwicklungen gerecht zu werden, wurden seit den Emissions-Erhebungsjahren 2008/2009 folgende Änderungen berücksichtigt: zum einen werden Schwefeldioxid (SO 2 ) -Emissionen nicht mehr dargestellt, da SO 2 seit Jahren auf niedrigem Niveau stagniert und seine lufthygienische Bedeutung verloren hat, zum anderen wird mit PM 10 sowie PM 2,5 hinsichtlich der Emissionen eine neue Beobachtungsreihe im Umweltatlas begonnen. Hierfür sprechen die große Gesundheitsrelevanz und die Überschreitung von Luftqualitätsgrenzwerten. Die Daten des Emissionskatasters 2015 sind darüber hinaus Grundlage für die Zweite Fortschreibung des Luftreinhalteplans , der die zusätzlichen Maßnahmen beschreibt, um die Luftqualität weiter zu verbessern.

Methane, the underestimated greenhouse gas

Methane is the second most important greenhouse gas after carbon dioxide. On top of this, methane is a key precursor for the formation of ground-level ozone. Ozone is linked to negative health effects whilst also damaging ecosystems and crops. Reducing methane emissions thus contributes to climate protection and also helps protect public health and ecosystems. For several years now, there have been efforts at both the international and European level to significantly reduce methane emissions and to set specific reduction targets. Despite the initiatives in place to abate methane emissions, many people remain unaware of how necessary a reduction is and the benefits this would bring. With this position paper, the German Environment Agency aims to provide information about the effects and the most important sources of methane whilst specifying concrete measures to reduce methane at a national level and worldwide. The paper is aimed primarily at political decision-makers. Veröffentlicht in Position.

CO2 Mofetten - Überwachung natürlicher CO2 Emissionen unter Verwendung eines Netzwerks aus low-cost Sensoren

Im beantragten Forschungsvorhaben wird der natürliche Austritt von Kohlenstoffdioxid (CO2) aus Mofetten im Eyachtal zwischen Horb und Rottenburg untersucht. CO2 kann sich in der bodennahen Atmosphäre ansammeln und in entsprechender Konzentration für Mensch und Tier gefährlich werden. Die im Eyachtal austretenden Mengen wurden bislang nicht zuverlässig quantifiziert. Darüber hinaus ist CO2 ein Treibhausgas und steht im Zusammenhang mit dem weltweiten Klimawandel. Ähnliche und auch größere Quellgebiete existieren an verschiedenen Orten der Welt. Der quantitative Einfluss dieser natürlichen geologischen Gasquellen auf den Gashaushalt der Erde ist unbekannt, da auch die Menge des ausströmenden CO2 nicht bekannt ist.Ziel des Vorhabens ist die Überwachung der natürlichen CO2 Austrittsquellen sowie der umgebenden Atmosphäre im Eyachtal. Die Messdaten dienen der Bilanzierung der Austrittsmengen sowie die Ermittlung der horizontalen und vertikalen Flüsse im Versuchsgebiet. Hierbei wird auch die zeitliche Veränderung dieser Austritte erfasst.Zu diesem Zweck soll ein mikro-meteorologisches Messsystem (Eddy-Covariance Station) in Kombination mit einem verteilten Netzwerk aus vielen kostengünstigen CO2 Sensoren installiert werden. Ein solches Netzwerk kann die inhomogene Verteilung der Austritte sowohl zeitlich als auch räumlich erfassen. Die Verwendung von kostengünstigen Sensoren erlaubt den Betrieb einer größeren Anzahl von Sensoren und damit verbunden eine größere räumliche Abdeckung.In den letzten Jahren hat die Arbeitsgruppe Umweltphysik der Universität Tübingen eine neue Methode entwickelt, CO2 mit günstigen Sensoren in Bodennähe zu messen. Ein Nachteil der kostengünstigen Sensoren liegt in der (im Vergleich zu hochwertigen Sensoren) geringeren absoluten Messgenauigkeit. Die EC Station dient daher als Referenz, um die erreichbare Genauigkeit und Langzeitstabilität des Sensornetzes zu bewerten, die günstigen Sensoren zu kalibrieren und den turbulenten Transport des CO2 zumindest an einer Stelle direkt zu messen. Für ein vollständiges Netzwerk müssen die CO2 Sensoren noch mit geeigneten Feuchte- und Temperatursensoren ergänzt werden. Die entsprechende Hardware muss beschafft und schrittweise aufgebaut werden.Im Projekt soll ein Netzwerk aus z.B. 64 Sensoren aufgebaut werden, das die räumliche und zeitliche Verteilung des CO2 im Untersuchungsgebiet experimentell bestimmt. Die Beschaffung der Geräte ist bereits von der Alfred-Teufel Stiftung finanziert. Die Messungen werden über eine Datenbank mit Internet Schnittstelle auch der wissenschaftlichen Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt.Das Vorhaben gliedert sich in zwei Projektphasen von je drei Jahren Dauer, beantragt wird die erste Phase. In der 2. Phase ist die numerische Simulation der CO2 Ausbreitung und die Übertragung der Methode auf andere Regionen vorgesehen.

Klärung der Rolle von natürlichem organischem Material für Methan-produzierende und -verbrauchende mikrobielle Prozesse in nördlichen Moorgebieten

Torfgebiete sind die größten Speicher für organischen Kohlenstoff auf der Erde. 80% der weltweiten Torfgebiete befinden sich auf der nördlichen Hemisphäre; daher stellen die nördlichen Torfgebiete die wichtigste natürliche Quelle für Treibhausgase (GHG) wie CH4 und CO2 dar. CH4 ist von besonderer Bedeutung, da es im Vergleich zu CO2 etwa 28-mal klimaschädlicher ist. Die Menge des von Mooren freigesetzten CH4 wird durch aerobe und anaerobe mikrobielle Prozesse bestimmt. Ein wenig untersuchter Teil des CH4-Kreislaufs in nördlichen Torfgebieten sind anaerobe CH4-oxidierende Prozesse (AOM). Insbesondere die erst kürzlich entdeckten AOM-Prozesse, die an die Reduktion organischer Elektronenakzeptoren wie natürlichem organischem Material (NOM) gekoppelt sind (NOM-abhängige AOM, NOM-AOM), wurden in diesen Gebieten noch nie untersucht, obwohl erhebliche Mengen an NOM und CH4-Emissionen in Torfgebieten parallel existieren. Deshalb möchten wir in diesem Projekt die Rolle von NOM für die CH4-Emissionen in die Atmosphäre über verschiedene Mechanismen der CH4-Produktion und der CH4-Oxidation bestimmen. Untersucht werden dabei NOM-Fraktionen, die in Stordalen (Abisko, Schweden), einem Modellstandort für von Permafrost betroffene nördliche Torfgebiete, vorhanden sind. Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist es, die Rolle der gelösten und partikulären Fraktionen von NOM (DOM und POM) für die Stimulierung oder Reduktion der Bildung und des Verbrauchs von CH4 in Mooren und kollabierenden Permafrost-Palsa-Gebieten zu untersuchen. Diese Standorte enthalten große Mengen an organischer Substanz und zeigen gleichzeitig erhebliche CH4-Emissionen. Im Arbeitspaket 1 (WP1) wird Torf vom Probenahmestandort entnommen und geochemische Parameter im Feld gemessen. Der beprobte Torf wird zur Isolierung von DOM- und POM-Fraktionen verwendet, um eine eingehende physikochemische Charakterisierung mit modernsten Analysetechniken durchzuführen, incl. DOC-/TOC-Messungen, FTIR und Messungen der Elektronenaustauschkapazität. Im WP2 werden Isotopen-Tracer-Experimente in Mikrokosmen durchgeführt, die mit Torf versetzt und mit isoliertem DOM oder POM angereichert sind, um deren Rolle bei der Stimulierung oder Unterdrückung der acetoklastischen und hydrogenotrophen Methanogenese sowie der Oxidation von CH4 durch NOM-AOM zu bestimmen. In WP3 werden die Identität und die relative Häufigkeit der Mikroorganismen, die an den untersuchten CH4-Cycling-Prozessen beteiligt sind, sowie die beteiligten funktionellen Gene mit Hilfe von DNA- und RNA-basierten molekularen Techniken wie 16S-Sequenzierung und Quantifizierung von Transkripten der Gene der Methanogenese und Methanotrophie analysiert. Wir verfolgen dabei die Hypothese, dass NOM in Permafrostgebieten je nach seinen Eigenschaften sowohl zur Emission von CH4 beitragen als auch diese abschwächen kann.

Biogeochemical modelling of biosphere-atmosphere-hydrosphere interactions

This project aims at the improvement and testing of a modeling tool which will allow the simulation of impacts of on-going and projected changes in land use/ management on the dynamic exchange of C and N components between diversifying rice cropping systems and the atmosphere and hydrosphere. Model development is based on the modeling framework MOBILE-DNDC. Improvements of the soil biogeochemical submodule will be based on ICON data as well as on results from published studies. To improve simulation of rice growth the model ORYZA will be integrated and tested with own measurements of crop biomass development and transpiration. Model development will be continuously accompanied by uncertainty assessment of parameters. Due to the importance of soil hydrology and lateral transport of water and nutrients for exchange processes we will couple MOBILE-DNDC with the regional hydrological model CMF (SP7). The new framework will be used at field scale to demonstrate proof of concept and to study the importance of lateral transport for expectable small-scale spatial variability of crop production, soil C/N stocks and GHG fluxes. Further application of the coupled model, including scenarios of land use/ land management and climate at a wider regional scale, are scheduled for Phase II of ICON.

Mesoskaliges Netzwerk zur Überwachung von Treibhausgas- und Schadstoffemissionen

Aktuelle wissenschaftliche Studien legen nahe, dass die aktuelle Erderwärmung durch Treibhausgasemissionen hervorgerufen wird, die vom Menschen verursacht sind. Um gegen diese Entwicklung geeignete Maßnahmen ergreifen zu können bzw. um zu überprüfen, ob solche Maßnahmen von Erfolg gekrönt sind, ist es notwendig, die Schadstoffkonzentrationen inklusive der zugehörigen Emissionsquellen genau zu kennen. Diese Informationen sind bisher jedoch sehr lückenhaft und beruhen auf sogenannten 'bottom-up' Berechnungen. Da diese Kalkulationen nicht auf direkten Messungen beruhen, weisen sie große Ungenauigkeiten auf und sind außerdem nicht in der Lage, bisher unbekannte Emissionsquellen zu identifizieren. In dem hier vorgestellten Projekt soll ein mesoskaliges Netzwerk für die Überwachung von Luftschadstoffen wie CO2, CH4, CO, NO2 und O3 aufgebaut werden, das auf dem neuartigen Konzept der differentiellen Säulenmessung beruht. Bei diesem Ansatz wird die Differenz zwischen den Luftsäulen luv- und leewärts einer Stadt gebildet. Diese Differenz ist proportional zu den emittierten Schadstoffen und somit eine Maßzahl für die Emissionen, welche in der Stadt generiert werden.Mithilfe dieser Methode wird es in Zukunft möglich sein, städtische Emissionen über lange Zeiträume hinweg zu überwachen. Damit können neue Informationen über die Generierung und Umverteilung von Luftschadstoffen gewonnen werden. Wir werden u.a. folgende zentrale Fragen beantworten: Wie verhält sich der tatsächliche Trend der CO2, CH4 und NO2 Emissionen in München über mehrere Jahre? Wo sind die Emissions-Hotspots? Wie akkurat sind die bisherigen 'bottom-up' Abschätzungen? Wie effektiv sind die Maßnahmen zur Emissionsreduzierung tatsächlich? Sind vor allem für Methan weitere Maßnahmen zur Reduzierung der Emissionen notwendig? Zu diesem Zweck werden wir ein vollautomatisiertes Messnetzwerk aufbauen und passende Methoden zur Modellierung entwickeln, welche u.a. auf STILT (Stochastic Time-Inverted Lagrangian Transport) und CFD (Computational Fluid Dynamics) basieren. Mithilfe der Modellierungsresultate werden wir eine Strategie entwerfen, wie städtische Netzwerke zur Überwachung von Luftschadstoffen aufgebaut werden müssen, um repräsentative Ergebnisse zu erhalten. Außerdem können mit den so gewonnenen städtischen Emissionszahlen z.B. dem Stadtreferat, den Stadtwerken München oder der Bayerischen Staatsregierung Möglichkeiten zur Beurteilung der Effektivität der angewandten Klimaschutzmaßnahmen an die Hand gegeben werden. Das hier vorgestellte Messnetzwerk dient somit als Prototyp, um die grundlegenden Fragen zum Aufbau eines solchen Sensornetzwerks zu klären, damit objektive Aussagen zu städtischen Emissionen möglich werden. Dieses Projekt ist weltweit einmalig und wird zukunftsweisende Ergebnisse liefern.

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