In Zusammenarbeit mit: Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.
07.04.2021

Klimawandel vor der Haustür  

Klimafolgen Klimawandel Landwirtschaft
Klima und Klimawandel
© Elen31 | Adobe Stock

Text: TOM BAUMEISTER

Wie sich das Klima in den nächsten Jahrzehnten im weltweiten Durchschnitt verändern wird, davon haben wir eine recht gute Vorstellung. Doch Begriffe wie »globale Klimaerwärmung« und »Zwei-Grad-Ziel« bieten landwirtschaftlichen Betrieben nur wenige Anhaltspunkte, worauf sie sich konkret einstellen müssen, denn lokal werden sich die Auswirkungen teils stark voneinander unterscheiden. Damit sich die Betriebe für die Zukunft wappnen können, brauchen sie verlässliche Vorhersagen für den eigenen Standort. Computermodelle sollen dies möglich machen.

Hörbeitrag

Für diejenigen, die lieber hören, statt lesen.

»Unser Ziel ist es, die Zukunft vorauszusagen.« Dr. Heidi Webber weiß, wie unwirklich dies im ersten Moment klingt. Doch die Agraringenieurin bleibt standhaft: »Die Landwirtschaft muss sich an den Klimawandel anpassen, soviel ist sicher. Aber was bedeutet das genau? Was sind die konkreten Auswirkungen in der Magdeburger Börde oder in der Uckermark? Sollen sich die Betriebe hier gegen Hitze und Dürre wappnen oder sind es eher Hagel und Starkregen?« Hierzu verlässliche Antworten zu finden ist eine wichtige Grundlage, damit die Landwirtschaft auch in Zukunft unsere Ernährung sichern kann. Doch dazu müssen Anbaumethoden und -kulturen an die zukünftigen Bedingungen angepasst werden. Ebenso braucht es neue Versicherungen und Politikprogramme, um bei Ernteausfällen schnell helfen zu können. All das funktioniert nur mit verlässlichen Aussagen dazu, was in 10, 20 oder auch 50 Jahren auf die Landwirtschaft zukommt. Und solange die Menschheit keine Zeitmaschine erfunden hat, bleibt für den Blick in die Zukunft nur eine Möglichkeit: Computermodelle.

Doch wie gut stimmen die Zahlen auf den Computerbildschirmen mit der Klimarealität vor Ort überein? Dieser Herausforderung stellen sich Forscherinnen und Forscher auf der ganzen Welt, darunter auch Heidi Webber. Das Problem: Ursprünglich sollten diese Modelle dabei helfen, den Klimawandel auf globaler Ebene einzuschätzen. Jetzt verlässlich vorherzusagen, wie sich das Klima und die Ernteerträge in einzelnen Regionen entwickeln werden, macht die Aufgabe ungleich schwieriger. Am Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V. testet Dr. Webber daher nun gemeinsam mit einem Team, wie gut ihre Computermodelle diese Aufgabe bislang in den verschiedenen Regionen Deutschlands erfüllen.

Zwei Fragen, zwei Lösungen

»Im Grunde haben wir zwei Herausforderungen: Beinhalten die Modelle alle wichtigen Ursachen für Schwankungen landwirtschaftlicher Erträge und können sie auch Aussagen für eine Zukunft treffen, in der sich die klimatischen Rahmenbedingungen verändern?« so Webber. Zwei Herausforderungen, für die es unterschiedliche Typen von Computermodellen benötigt.

Team-Kollege Prof. Gunnar Lischeid ist Experte für sogenannte »datengetriebene Modelle«. Vereinfacht ausgedrückt analysieren diese Computermodelle am ZALF selbstständig, welche Wetterereignisse für beobachtete Ertragsausfälle der letzten Jahre verantwortlich waren. »Die Schwierigkeit besteht darin, die Modelle richtig zu konstruieren. Wenn das geschafft ist, erhalten wir aber valide Aussagen, ohne zuvor allzu konkrete Hypothesen anstellen zu müssen, die das Modell unter Umständen auf eine falsche Fährte locken.« Ein Vorteil laut Prof. Lischeid: »Wir haben in Deutschland eine gute Datengrundlage über die letzten 40 Jahre: zum Wetter, zu den Böden und zu den landwirtschaftlichen Erträgen.« Auf Grundlage dieses Datenschatzes offenbaren die datengetriebenen Modelle zunächst einen grundsätzlichen Zusammenhang: Ausschlaggebend für starke Ertragseinbußen sind nicht so sehr bestimmte extreme Witterungsbedingungen. Vielmehr ist es das Zusammentreffen von ungünstigen Bedingungen in den verschiedenen Wachstumsphasen der Pflanzen. »Die negativen Auswirkungen eines zu kalten Winters zum Beispiel werden durch einen heißen Sommer nicht kompensiert, die Effekte verstärken sich noch gegenseitig«, so Lischeid. Mit Blick auf regionale Auswirkungen in Extremwetterjahren entdeckte auch Dr. Webber in den Modellergebnissen Faszinierendes: »Während für großräumige Ertragseinbußen wie erwartet Hitze und Dürre eine große Rolle spielen, sind bei lokal begrenzten Vorfällen vermehrt zu starke Niederschläge das Problem.«

Bei allen Vorteilen haben datengetriebene Modelle jedoch auch eine Grenze. Sie können nicht »über den Tellerrand« schauen, sondern nur Zustände erklären, die sie so in den eingegebenen Datensätzen auch vorfinden. »Das Jahr 2018 konnten diese Modelle nicht gut erklären, da es eine solche Kombination von einem überdurchschnittlich nassen Winter mit einem sehr heißen und trockenen Sommer in den letzten 40 Jahren in Deutschland schlichtweg nicht gab«, so Lischeid. Wie können wir dann aber in die Zukunft schauen, in der sich viele Rahmenbedingungen ändern werden?

Das Klima und seine Auswirkungen: Bei durchnässten Böden können die schweren Landmaschinen zum Pflügen und Ernten kaum auf die Felder fahren. Zusätzlich verdichtet sich nasser Boden deutlich mehr unter dem Gewicht der Maschinen, was auch langfristig die Bodenfruchtbarkeit beeinträchtigt. © Ole_CNX | Adobe Stock
Bei durchnässten Böden können die schweren Landmaschinen zum Pflügen und Ernten kaum auf die Felder fahren. Zusätzlich verdichtet sich nasser Boden deutlich mehr unter dem Gewicht der Maschinen, was auch langfristig die Bodenfruchtbarkeit beeinträchtigt. © Ole_CNX | Adobe Stock

Der Blick in die Zukunft

Hierfür braucht es einen zweiten Typ von Computersimulation, die »prozessbasierten Modelle«. Diese simulieren die physikalischen und chemischen Prozesse, die zu Pflanzenwachstum, aber auch -sterben führen. »Wenn wir die Prozesse digital richtig nachbauen, reagieren sie im Modell auch realistisch auf neue Rahmenbedingungen, zum Beispiel mehr CO2 in der Atmosphäre. Das gibt uns validere Aussagen über die Zukunft«, so Webber. Tatsächlich konnten die prozessbasierten Modelle am ZALF das Jahr 2018 besser simulieren. Allerdings nur, weil in diesem Jahr Hitze und Dürre die Erträge geschmälert haben, dies bilden die prozessbasierten Modelle schon sehr gut ab. »Wir haben auch gelernt, dass wir Ertragsschwankungen durch zu starke Niederschläge noch nicht gut simulieren können«, erklärt Webber. Diese Prozesse einfach in die prozessbasierten Modelle mit einzubauen, berge Risiken, so Webber: »Oft liegen für neu zu simulierende Prozesse nicht genügend Daten vor. Die Modelle werden mit steigender Realitätsnähe daher nicht nur komplizierter, die Unsicherheit bei den verwendeten Parametern nimmt auch zu. Ab einem gewissen Punkt werden die Modellergebnisse somit fehlerbehafteter anstatt sich zu verbessern.«

Die Modelle ergänzen sich gegenseitig

Doch Niederschlagsschäden zu modellieren wird schnell sehr komplex. »Das umfasst alles: von vom Hagel umgeknickte Pflanzen bis hin zu feuchten Böden, die nicht mit Maschinen befahren werden können. Viel Feuchtigkeit fördert auch Pilze sowie Krankheiten in den Pflanzenbeständen, Nitrat wird verstärkt ausgewaschen, und es kann Sauerstoffmangel in den Böden auftreten«, erläutert Webber. Welche Prozesse davon nun die wichtigsten sind und unbedingt für Zukunftsaussagen simuliert werden müssen? »Das können uns wiederum die datengetriebenen Modelle sagen«, so Lischeid. »Die beiden Modelltypen ergänzen sich gegenseitig.« Zukünftig will das Team die Modelle weiter optimieren, indem es die Studie auf andere mitteleuropäische Länder ausweitet. Zusätzlich soll die Art der Feldbewirtschaftung mit berücksichtigt werden.

Viele wichtige Entscheidungen zur Zukunft der Landwirtschaft müssen bereits heute getroffen werden. Dafür werden so schnell wie möglich präzise Voraussagen zu regionalen Auswirkungen des Klimawandels benötigt. Die Modellierungsexpertinnen und -experten am ZALF sind optimistisch, denn ihre Simulationen werden immer besser.

Weiterführende Informationen

Institution: Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.
Ansprechpartner/in: Prof. Gunnar Lischeid & Dr. Heidi Webber

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