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s/wateravailability/water availability/gi

Vulnerability to Water Scarcity and Glacier Fed Water Availability, Peru

Trockenheitsrisiken im Wald unter Klimawandel, Teilvorhaben 1: Modellierung Echtzeitbewertung

Die Sommertrockenheit in den Jahren 2003, 2013, 2015, 2018 und 2019 verdeutlichen, dass die Häufung und Intensität katastrophaler Trockenheitsereignisse durch den Klimawandel wahrscheinlich deutlich ansteigen werden. Zur deutschlandweiten Echtzeitbewertung der Wasserverfügbarkeit und von Dürrerisiken in Waldflächen soll im Rahmen des Projektes TroWaK ein hochaufgelöstes Wasserhaushaltsmodell entwickelt werden. Die Ergebnisse des Wasserhaushaltsmodells bilden die Grundlage für neue Methoden zur Abschätzung des Risikos für abiotische und biotische Folgeschäden in trockenheitsbeeinflussten Wäldern. Der DWD arbeitet gemeinsam mit der NW-FVA und dem Thünen-Institut für Waldökosysteme an der Weiterentwicklung und Parametrisierung des Modells LWF-Brook90 (Wasserhaushaltsmodell) für verschiedene Baumarten. Die Ergebnisse des bereits laufenden WKF-Projektes 'WBI_Praxis' zur Waldverdunstung und zur Streufeuchte sollen bei der Weiterentwicklung mit einbezogen werden. Das bestehende Bestandesklimamodell BEKLIMA wird für Waldbestände angepasst und soll zusätzliche Parameter berechnen, die für die Modelle der Projektpartner (verbessertes LWF-Brook90, Schädlinge, Krankheiten) benötigt werden. Die Daten der Level II-Stationen dienen zur Parametrisierung und zur späteren Validierung der Modelle. Als Ergebnis sollen zukünftig routinemäßig Karten zur aktuellen Bodenfeuchtesituation und zum aktuellem Schadensrisiko von Waldbeständen online bereitgestellt werden. Deutschlandweit kann so eine einheitliche Bewertung der Risiken für Waldbestände in Abhängigkeit von Klima, Baumartenzusammensetzung und Boden erfolgen.

Trockenheitsrisiken im Wald unter Klimawandel, Teilvorhaben 4: Wasserhaushaltsmodellierung und Schaffung von Modellgrundlagen für Schadpotenziale

Die Sommertrockenheiten in den Jahren 2003, 2013, 2015, 2018 und 2019 verdeutlichen, dass die Häufung und Intensität katastrophaler Trockenheitsereignisse durch den Klimawandel wahrscheinlich deutlich ansteigen werden. Zur deutschlandweiten Echtzeitbewertung der Wasserverfügbarkeit und von Dürrerisiken in Waldflächen soll im Rahmen des Projektes TroWaK ein hochaufgelöstes Wasserhaushaltsmodell entwickelt werden. Die Ergebnisse des Wasserhaushaltsmodells bilden die Grundlage für neue Methoden zur Abschätzung des Risikos für abiotische und biotische Folgeschäden in trockenheitsbeeinflussten Wäldern. Die NW-FVA arbeitet gemeinsam mit dem DWD und dem Thünen-Institut für Waldökosysteme an der Weiterentwicklung und Parametrisierung des Modells LWF-Brook90 (Wasserhaushaltsmodell) für verschiedene Baumarten. Das bestehende Modell wird für Waldstandorte in Deutschland angepasst und soll zusätzliche Parameter berechnen, die für die Modelle, die das Risiko für abiotische und biotische Folgeschäden (Schädlinge, Krankheiten) in trockenheitsbeeinflussten Wäldern abschätzen, benötigt werden. Die Daten der Level II-Monitoringflächen dienen zur Parametrisierung und zur späteren Validierung der Modelle. Als Ergebnis sollen zukünftig routinemäßig Karten zur aktuellen Bodenfeuchtesituation und zum aktuellen Schadensrisiko von Waldbeständen online bereitgestellt werden. Deutschlandweit kann so eine einheitliche Bewertung der Risiken für Waldbestände in Abhängigkeit von Klima, Baumartenzusammensetzung und Boden erfolgen. Schwerpunkte der Arbeiten der NW-FVA in dem Verbundprojekt liegen in der Anpassung des waldhydrologischen Modells an Waldstandorte in Deutschland, der Abschätzung abiotischer Schadpotenziale trockenheitsgefährdeter Wälder sowie der Analyse und Entwicklung von Modellgrundlagen die Simulation biotischer Schadpotenziale unter besonderer Berücksichtigung der Buchenvitalitätsschwäche.

Entwicklung einer biologisch abbaubaren Mulchabdeckung für den Pflanzenschutz

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Compoundproduktes aus einem Vlies und einer biologisch abbaubaren Beschichtung. Dieses biologisch abbaubare Compoundprodukt, VliesFilm genannt, soll konventionellen Mulchfolien aus Polyethylen im Pflanzenbau ersetzen können, bei gleichen positiven Wachstumseinflüssen auf die Pflanzen. Hauptkomponenten und Entwicklungsschritte des zu optimierenden integrierten Systems (Integrated Plant Management - IPM) sollen folgende sein: a: Entwicklung eines neuartigen biologisch abbaubaren Compoundproduktes aus einem Viskosevlies und einer Beschichtung zum Mulchen (VliesFilm). Beide Bestandteile des VliesFilms sind biobasiert und bestehen zu 100% (Vlies), bzw. 50% (Beschichtung) aus nachwachsenden Rohstoffen und sind biologisch abbaubar. Alle Inhaltstoffe der Beschichtung haben eine Lebensmittelzulassung (E-Nummer), stehen aber nicht in Konkurrenz zur Lebensmittelproduktion wie z.B. stärkebasierte Materialien. Der primäre Fokus liegt auf der Entwicklung und Optimierung des VliesFilms aus NaWaRos hinsichtlich der phytosanitären Eigenschaften im Vergleich zu konventionellem Mulchmaterial (PE, 20-25my). Als wichtigste pflanzenbaulichen Faktoren sind hier Wasserverfügbarkeit, Bodentemperatur, und die Unterdrückung von Unkräutern zu nennen. b: Der VliesFilm soll einen Mehrwert gegenüber konventionellen PE-Folien erhalten. Zu diesem Zweck werden die Beschichtungen eingefärbt, um repellente Effekte auf anfliegende Insekten (Modell Blattläuse) zu erreichen. Da diese Maßnahme einen Anflug zwar verringert, aber meist nicht komplett verhindern kann, wird ein regelmäßiges Monitoring vorgenommen, um etwaige interventiven Maßnahmen zu ergreifen. Hieraus folgt dann ein System zum integrierten Pflanzenschutz, um den Einsatz von chemischen Pflanzenschutzmitteln zu minimieren.

Sonderforschungsbereich (SFB) 1211: Evolution der Erde und des Lebens unter extremer Trockenheit, Teilprojekt A01: Klima der Gegenwart und Vergangenheit: Untersuchung der Wasserverfügbarkeit in der Atacama Wüste (Chile) anhand kombinierter in-situ, boden- und satellitengestützter Beobachtungen

Ziel ist es ein Netzwerk meteorologischer Stationen in der Atacama zu etablieren. Diese Arbeit wird aktiv von unseren Partnern in Chile unterstützt. Gegenwärtig gibt es nur vereinzelt meteorologische Stationen am Küstenstreifen und fast keine im Kern der Atacama Wüste. Ein weiteres Ziel ist die bodengestützten Observationen mit Fernerkundungsdaten zu vereinen. Beide Datensätze werden als Test für die Zuverlässigkeit von Klimamodellen dienen, die das heutige Klima beschreiben. Auf Basis dieser Tests werden Klimamodelle für das Klima in der Vergangenheit entwickelt. Letztere würden mit Klimaproxydaten anderer Teilprojekte verifiziert werden.

Harmonisierte Bilanzierung des Nährstoffhaushaltes auf Intensivmessflächen des Forstlichen Umweltmonitorings, Teilvorhaben 4: Interne Stoffflüsse und Zwischenspeicher

Optimierung der Wassernutzungseffizienz von Hopfen (Humulus lupulus L.) für eine nachhaltige Hopfenproduktion, Teilprojekt A

Datengetriebene, langfristige Vorhersagen des Wasserbedarfs unter dem Einfluss des Klimawandels

Ausreichende Verfügbarkeit von Trinkwasser und entsprechende Langzeitplanung sind wesentliche Voraussetzungen für eine nachhaltige Zukunft. Dazu bedarf es verlässlicher Langzeitprognosen des zukünftigen Wasserbedarfs. Stündliche und tägliche Bedarfsprognosen mithilfe von maschinellem Lernen (ML) sind wohletabliert, sofern ausreichend Daten vorhanden sind. Dennoch gibt es einige Herausforderungen. Erstens verfügen viele lokale Wasserversorger lediglich über monatliche Bedarfsdaten. Zweitens ist das System wegen des Klimawandels und wegen sozialer, rechtlicher und wirtschaftlicher Veränderungen instationär. Drittens sind zukünftige Wetter- und Klimabedingungen sowie die genannten Wandelprozesse unsicher. Insgesamt führt dies zu hoch volatilen und unsicheren Szenarien mit begrenzten Daten, was eine große Herausforderung für Modellierung und ML-Methoden darstellt. Dennoch sollten diese Methoden breit in verschiedenen Klima- und Wirtschaftsregionen anwendbar sein, zuverlässige Vorhersagen über Jahrzehnte ermöglichen und für Experten in Planungsbüros handhabbar sein. Dieses Projekt zielt darauf ab, Langzeitprognosen des Wasserbedarfs zu verbessern, indem wir folgende vier Forschungsfragen bearbeiten: Welche ML-Modelle für datenarme Probleme beschreiben den Wasserbedarf am besten, und kann die Modellauswahl automatisiert werden? Welche erklärenden Variablen sind notwendig, und wie sind diese zukünftig verteilt? Wie können wir der variierenden Aussagekraft von Daten in instationären Problemen begegnen? Wie können wir sinnvolle Unsicherheitsintervalle für Risikobewertungen erreichen? Um diese Fragen zu beantworten, werden wir speziell für datenarme Situationen entwickelte ML-Modelle entwickeln, kombinieren und bewerten sowie deren Auswahl automatisieren. Dies umfasst auch die Auswahl der erklärenden Variablen und die Untersuchung ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Wir werden auf zwei Zeitskalen arbeiten: kurzfristig (lokal Wetter) und langfristig (Klima). Für die kurze Zeitskala werden wir statistische Wettergeneratoren verwenden, während wir für die langfristige Skala Langzeit-Wettervorhersagen des DWD unter verschiedenen Klimaszenarien nutzen werden. Da technische, gesellschaftliche oder wirtschaftliche Veränderungen und ihre Auswirkungen auf den Wasserbedarf schwer vorhersehbar und allgemein modellierbar sind, müssen sie als exogene oder festgesetzte Variablen behandelt werden. Sie können die Aussagekraft von Daten, die unter aktuellen Bedingungen erhoben werden, beeinflussen. Daher werden wir Multi-Fidelity-Ansätze entwickeln, die aus kürzeren Zeitreihen größerer räumlicher Gebiete lernen können. Für das Projekt bauen wir auf Vorarbeiten im Bereich des Polynomiellen Chaos und der Gauß-Prozess-Regression auf. Alle Methoden werden open-source verfügbar gemacht, um Transparenz in der Bedarfsvorhersage zu fördern und somit verbesserte Vorhersagen und Entscheidungsunterstützung öffentlich verfügbar zu machen.

Forschergruppe (FOR) 5664: Agroforstwirtschaft für eine nachhaltige multifunktionale Landwirtschaft

FORMULA untersucht die ökosystemaren Leistungen (Nature’s Contributions to People, NCP) von Agroforstsystemen. Ziel ist es, optimale Bewirtschaftungsoptionen zu identifizieren, die sich aus der Integration von Bäumen in Ackerland ergeben. FORMULA, das sich in zwei Projektphasen gliedert, analysiert NCPs in zwei sukzessiven Agroforstsystemen in Hessen und Brandenburg (Deutschland) mit unterschiedlichen Produktionssystemen (ökologisch vs. konventionell) und Umweltbedingungen. Die Baumreihen erzeugen im Feld räumliche Gradienten von Umweltfaktoren. Diese bilden die Grundlage für zwei primäre Forschungsziele; erstens die Bewertung der Produktionsleistung und der Umweltwirkungen von silvo-arablen Agroforstsystemen im Vergleich zu baumlosen landwirtschaftlichen Referenzsystemen und zweitens die Verbesserung des mechanistischen Verständnisses der Prozesse, die den räumlichen Mustern von NCPs zugrunde liegen. Zwei zentrale Hypothesen von FORMULA sind, dass (H1) die räumliche Komplexität innerhalb eines Feldes als eine Reihe von NCP-Gradienten von den Baumreihen zum offenen Feld ausgedrückt werden kann und dass (H2) sich die NCP-Gradienten auf der Feldskala überlappen, mit Synergien und Kompromissen in Bezug auf Umweltwirkungen und agronomische Leistungen. FORMULA ist in fünf Teilprojekte (SP1-5) und ein koordinierendes Projekt (SPZ) gegliedert, in denen NCP in Bezug auf Klima, Wasserverfügbarkeit, Bodennährstoffe, Biodiversität, Habitat sowie Nahrungs- und Futtermittelproduktion untersucht werden. Die enge Kooperation zwischen der Justus-Liebig-Universität Gießen und dem Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) stärkt dieses interdisziplinäre Projekt. Neben den spezifischen Forschungsarbeiten in den Teilprojekten umfasst FORMULA drei zentrale Experimente, bei denen die Teilprojekte eng zusammenarbeiten. Das erste konzentriert sich auf die Auswertung von Gradienten entlang von Transekten, die senkrecht zur Baumgrenze verlaufen. Im zweiten wird mit Hilfe der Markierung von Stickstoff (15N) die Konkurrenz zwischen Bäumen und Pflanzen um diesen wichtigen Nährstoff untersucht. Das dritte Experiment dient der Erfassung räumlich hochaufgelöster Daten zur Hochskalierung von NCP auf die Feldebene. FORMULA wird auch ein innovatives Referenzsystem für die Agroforstforschung entwickeln und testen. Alle Experimente folgen einem dreistufigen Ansatz: Kernexperimente, die an beiden Standorten mit identischen Methoden durchgeführt werden (Stufe 1); Experimente, die an beiden Standorten mit vergleichbaren Methoden umgesetzt werden (Stufe 2); individuelle Experimente die eine spezifische wissenschaftliche Infrastruktur erfordern (Stufe 3). In der zweiten Phase von FORMULA wird ein integriertes mechanistisches Agroforstmodell entwickelt, das für das Upscaling auf Landschaftsebene und die Analyse von Nutzungsszenarien erforderlich ist. Ein Modellbeirat wird diese Modellentwicklung in erste Phase vorbereiten und begleiten.

Einfluss der Mykorrhizosphäre von Bäumen auf die Bodenentwicklung und Erosionsverminderung von Uran-Bergbaufolgelandschaften

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