Suche in den Vorhaben des Programms zur Innovationsförderung
Titel: | Verbundprojekt: Zuckerrübe der Zukunft: Modell- und datenbasierte Ertragsszenarien für eine klimaangepasste Selektion in der Züchtung (Beets4Future) - Teilprojekt C |
---|---|
Titel (englisch): | Collaborative project: Sugar beet of the future: Model- and data-based yield scenarios for a climate-adapted selection in breeding (Beets4Future) - Subproject C |
Akronym: | Beets4Future |
Beschreibung (dt.): | Das Projekt soll untersuchen, welche Ertragsszenarien aus der gegenwärtigen Bandbreite an Klimaszenarien folgen und welche pflanzenzüchterischen Anpassungsmaßnahmen, beispielsweise eine angepasste Standortwahl oder die Integration von indirekten Selektions-merkmalen, geeignet sind, negativen Entwicklungen entgegenzuwirken. Dies dient direkt der Entscheidungsfindung in der Zuckerrübenzüchtung, um hier besser auf zukünftige Klimaänderungen reagieren zu können. Methodisch wird dabei auf einer bisher kaum eingesetzten Kombination von Phänotypisierungstechnik im Feldversuch, modellgestützter Analyse und Interpretation der Phänotypisierungsdaten sowie Szenarienrechnungen unter Einbeziehung von relevanten Klimaszenarien gesetzt. State-of-the-art Ensembles regionaler Klimamodelle werden zur Evaluierung der Effekte des Klimawandels eingesetzt. Der räumliche Fokus des Projektes liegt auf den für Deutschland relevanten Anbau- und Zuchtgebieten in Mitteleuropa. Es wird ausschließlich der heutige und zukünftige mit dem Klimawandel assoziierte abiotische Stress betrachtet. |
Beschreibung (engl.): | The project is intended to investigate the impact on the yield of sugar beet which results from the current range of climate scenarios and in which way plant breeding can adapt. Thereby, an adapted choice of selection locations and/or the integration of indirect selection characteristics are hypothesized as reasonable adaptation strategies. These approaches may be used directly for decision-making in sugar beet breeding, in order to be able to react better to future climate changes. Methodologically, a hitherto hardly used combination of phenotyping technology in field tests, model-based analysis and interpretation of the phenotyping data as well as scenario calculations, including relevant climate scenarios, is used. State-of-the-art ensembles of regional climate models are used to evaluate the effects of climate change. The spatial focus of the project is on the cultivation and breeding areas in Central Europe that are relevant and comparable for current and future growth conditions of sugar beet in Germany. Only current and future abiotic stress associated with climate change is considered within the project. |
Laufzeit: | Beginn: 01.03.2023 / Ende: 30.04.2026 |
Ausf. Einrichtung: | Helmholtz-Zentrum hereon GmbH, Geesthacht |
Themenfelder: | Pflanzenzüchtung, plant breeding |
Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
Schlagworte: | Abiotischer Stress, abiotic stress, Pflanzenzüchtung, plant breeding, Ackerbau, crop production, Zuckerrübe, sugar beet, Prognose, forecast, Klimaanpassung, climate change adaptation |
Förderkennzeichen: | 281D118C21 |
Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
Benutzen Sie unser Kontaktformular
oder E-Mail an innovation@ble.de |
Übergreifende Suche in allen Vorhaben des Projektträgers...
Such-Tipps:
Stichwortsuche:
Mehrere Begriffe werden automatisch verknüpft. Auch Wortbestandteile werden in folgenden Datenfeldern gesucht:
Projekttiteln und Beschreibungen (in deutsch, englisch, französich), Förderkennzeichen, Schlagworten und Zielländern.
Die folgenden Beispiele veranschaulichen einige Such-Strings, die boolesche Volltextoperatoren verwenden:
Weizen Stroh
Findet Datensätze, die mindestens eines der beiden Wörter enthalten.
+Weizen +Züchtung
Findet Datensätze, die beide Wörter enthalten.
Weizen +Sorte
Findet Datensätze, die das Wort "Weizen" enthalten, stuft aber solche Datensätze höher ein, die auch "Sorte" enthalten.
+Weizen -Gerste
Findet Datensätze, die das Wort "Weizen", aber nicht das Wort "Gerste" enthalten.
Weizen*
Findet Datensätze, die Wörter wie "Weizen", "Weizenmehl", "Weizenbier" oder "Weizenanbau" enthalten.
"Kleegras und Grünland"
Findet Datensätze, die die exakte Phrase "Kleegras und Grünland" enthalten. Dies wäre etwa "Stickstoffkreisläufe in Kleegras und Grünland", nicht aber "Stickstoffkreisläufe in Kleegras oder Grünland".
Beachten Sie, dass die (")-Anführungszeichen, die die Phrase umschließen, Operatorzeichen sind, die der Trennung der Phrase dienen. Es handelt sich hierbei nicht um Anführungszeichen, die den Such-String selbst umfassen.