Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | A detailed climate change risk assessment for European agriculture and food security, in collaboration with international projects |
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| Beschreibung (dt.): | In MACSUR werden die Modellierung der europäischen Landwirtschaft unter dem Einfluss des Klimawandels und mögliche Folgen für die weltweite Ernährungssicherheit verbessert und entsprechende Forschungskapazitäten weiterentwickelt. Der Beitrag der Universität Bonn vertreten durch zwei Institute (INRES und ILR) umfasst die Koordination des Themas CropM und Mitarbeit bei der Koordination des Gesamtprojekts sowie Beiträge bzw. Leitung von verschiedenen Arbeitspaketen (AP) in CropM und TradeM. In CropM beziehen sich die Arbeiten auf (i) Koordination des Themas und die Leitung des AP0, (ii) Leitung des AP3 zur Evaluation und Entwicklung von Skalierungsmethoden und (iii) Mitarbeit in APs1, 2, 4 und 6 zu Vergleich und Verbesserung von Pflanzenwachstums- und Ertragsmodellen, Datennmanagement, Unsicherheitsanalysen und Entwicklung von Szenarien. In TradeM beziehen sich die Arbeiten auf die Mitarbeit in (i) AP1 zur Bestandsaufnahme der Eigenschaften ökonomischer Handelsmodelle sowie deren Tests und Bewertung und (ii) AP2 zur Verbesserung von Daten und Modellen für die integrierte Bewertung. Beide Arbeitsgruppen (ILR und INRES) arbeiten in einer gemeinsamen Fall- und Pilotstudie zur Verbindung von Pflanzen- und Marktmodellen zur europaweiten Schätzung von Ertrags- und Preisänderungen vor dem Hintergrund globaler und regionaler Bestimmungsfaktoren. Die Universität Bonn ist zudem Mitglied im Koordinationsteam des Gesamtprojekts und beteiligt sich an allen APs. |
| Ergebnis (dt.): | Im Fokus der AG Pflanzenbau in MACSUR1 stand die Skalierung v. Modellein-/Ausgabegrößen auf verschiedene zeit- u. räumliche Skalen u. über verschiedene Anbauszenarien hinweg, ein wichtiges, aber wenig verstandenes Element von Klimafolgenabschätzungen. Der Effekt der Aggregation v. Bodeneingangs- u. höher aufgelösten Wettervariablen wurde für NRW für Winterweizen (WW) u. Mais analysiert. Ähnliche Studien erfolgten für S-Gerste in Finnland. Ergänzend wurde der Modellfehler ermittelt, der durch das Hochskalieren eines Pflanzenwachstumsmodells zur Abschätzung der Folgen v. Extremereignissen (z.B. Hitze, Dürrestress) auf WW entsteht, und die räumliche Variabilität solcher Fehler. Dabei zeigt sich, dass großskalige Simulationen tendenziell über die Region gemittelt robust gegen die Aggregation v. Eingangsdaten sind aber auf kleiner räum-/ zeitlicher Skale Resultate systematisch verzerrt sein können, je nach Modell oder Parametrisierung. Die Studien dienen zur besseren fallspezifischen Auswahl v. Modellen u. Auflösung. Innerhalb von CropM war die AG mit weiteren Modellvergleichen/Studien zur Quantifizierung v. Unsicherheiten (WP1,2,4) befasst. Die AG Wirtschafts-/Agrarpolitik trug zu einem Modellinventar in TradeM mit Informationen über ihr Modell CAPRI bei sowie zu einem Artikel, der bisherige Klimafolgenanalysen mit CAPRI beschreibt u. welche die zukünftig zu behebenden Limitationen des Modells herausarbeitet. Mit Forschern der IIASA erfolgte die 1. Europa-zentrierte, integrierte Angebots-/Nachfrageanalyse von Klimawandeleinflüssen auf den Agrarsektor. Zudem wurde eine Methode zur Verbesserung der Schnittstelle zw. Pflanzenwachstums- u. ökonomischen Modellen durch verbesserte Abbildung von Klimawandelanpassungen auf Betriebsebene entwickelt. Eine europaweite Analyse der Entwicklung pflanzlicher Erträge u. ihrer Variabilität für 6 Anbaufrüchte zeigt geringer werdende Ertragszuwächse in W-Europa und eine Beschleunigung der Ertragszuwächse in vielen Staaten O-Europas. |
| Ergebnis (engl.): | Research in CropM reclined on the scaling of crop model in-/outputs in space, time and across different environments, an essential issue of climate change impact assessments. The group worked in WP4 on uncertainty assessments and to model evaluation and inter-comparison of WP1/2. The effects of soil characteristics and aggregating high-resolution input of weather data were analysed for a German region for winter wheat and maize as well as for a region in Finland for spring barley. Studies were taken to understand errors in upscaling a crop model for estimating effects of extreme events (heat and drought stress) on wheat in Germany and to understand the spatial variability in upscaling errors. As result the aggregation effect differs depending on the variable: regional means are rather robust against data aggregation on average but likely biased at higher scales depending on crop model and parameterization. Economic models can significantly differ in the aims and regions for which they were originally developed, their method and scope. Better data support decision making about which model and resolution to use. They also contributed to a model inventory of TradeM with information on its agricultural sector model CAPRI. A paper described climate change analyses already conducted with the model and pointed at its limitations to be addressed. With IIASA the 1st EU-focused integrated supply and demand side analysis of climate change impacts on agriculture was developed. A conceptual method was carried out that by better representing crucial climate change adaptation processes at farm level improves the link between crop and economic models. Further, frontier crop yields were extracted from EU27 farm level data and contributed to CropM model calibration. Crop yield trends and variability of various crops have been analysed to better understand yield developments and for more accurate yield predictions i.e. declining yield growth rates or acceleration of yield increases. |
| Laufzeit: | Beginn: 04.06.2012 / Ende: 30.06.2015 |
| Ausf. Einrichtung: | Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn - Landwirtschaftliche Fakultät - Institut für Nutzpflanzenwissenschaften und Ressourcenschutz (INRES) - Pflanzenbau, Bonn |
| Themenfelder: | Pflanzenbau, crop production |
| Förderprogramme: | EU-Forschung |
| Schlagworte: | Indikatoren, indicators, Wissenstransfer / Vernetzung, knowledge transfer, networking, Ackerbau, crop production, Qualitätsmanagement, quality management, Ernährungssicherung, food security, Betriebsplanung, management planning, Datensammlung, data collection, Integrierte Betriebssysteme, integrated production systems, Risikomanagement, risk management, Klimaanpassung, climate change adaptation |
| Stichpunkte: | An dem ERA-Net-Vorhaben "Agriculture, Food Security, and Climate Change Modelling European Agriculture with Climate Change for Food Security (FACCE-MACSUR 1. Phase 2012-2015) im Rahmen des FACCE Knowledge Hub sind u.a. drei Teilprojekte mit Förderung des BMEL beteiligt: 2812ERA115 (Universität Bonn), 2812ERA147 (ZALF) sowie 2812ERA159 (FZ Jülich) |
| Förderkennzeichen: | 2812ERA115 |
| Dokument zum Download: | MACSUR Phase 1 Final Report.pdf (1,4 MB) |
Kontakt: |
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