Anpassung in Agrarsystemen

 
Anpassung in Agrarsystemen

Eine klimaresiliente landwirtschaftliche Entwicklung

Wie lässt sich eine nachhaltige und klimaresiliente Landwirtschaft in den Tropen aufbauen? Der globale Klimawandel stellt die landwirtschaftliche Produktion in den Tropen vor immer größere Herausforderungen. Aus diesem Grund sind intelligente Anpassungsmaßnahmen erforderlich, um Menschen in der Landwirtschaft vor Klimarisiken zu schützen. Die Arbeitsgruppe „Anpassung in Agrarsystemen“ führt Klimaanalysen durch und entwickelt Klimafolgenmodelle, die sowohl Klimarisiken als auch mögliche Anpassungsmaßnahmen für eine klimaresiliente Landwirtschaft identifizieren. Die Forschung der Arbeitsgruppe deckt dabei ein breites Themenspektrum ab: Sie reicht von der Analyse und Vorhersage landwirtschaftlicher Erträge unter bestimmten Wetterszenarien über das Risikomonitoring und –management hin zur Identifizierung, Bewertung und Empfehlung von Anpassungsmaßnahmen, einschließlich der Konzeption effektiver Risikotransfermechanismen und Versicherungslösungen. Im Mittelpunkt steht somit eine umfangreiche Analyse der gesamten Klimawirkungskette, die Akteuren aus Politik und Wirtschaft als wichtige Informations- und Entscheidungsgrundlage dienen soll, wenn es um Anpassungsmaßnahmen für eine nachhaltige, klimaresiliente und kohlenstoffarme Landwirtschaft geht.

Die Arbeitsgruppe vereint unterschiedliche fachliche Hintergründe wie Erntemodellierung, Meteorologie, Klimaphysik, Agrarökonomie und Sozialwissenschaften. Die Forschungsaktivitäten erstrecken sich über drei Kontinente, darunter sind Projekte in Ost- und Westafrika (Tansania, Kenia, Äthiopien, Burkina Faso, Ghana, Niger, Mali), Lateinamerika (Peru) und Asien (Indien, Zentralasien). Die Arbeitsgruppe arbeitet mit verschiedenen Stakeholdern aus dem öffentlichen und privaten Sektor zusammen, wie z.B. Vertretern von Landwirtschaftsministerien oder Versicherungsunternehmen. Es besteht auch eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Arbeitsgruppen am PIK und anderen Forschungsinstituten: Hydroklimatische Risiken und Landnutzung und Resilienz, den PIK FutureLabs Ungleichheit, menschliches Wohlergehen und Entwicklung und Sozialer Metabolismus und Klimafolgen sowie dem ISIMIP-Projekt.

Arbeitsgruppenleiter

Prof. Dr. Christoph Gornott
Telefon: +49 (0)331 288 2655

Dr. Bernhard Schauberger
Telefon: +49 (0)331 288 20890
Email: schauber@pik-potsdam.de

Für nähere Informationen zu dieser Arbeitsgruppe, z.B. zur Kooperation in Projekten, wenden Sie sich bitte an Prof. Dr. Christoph Gornott (gornott@pik-potsdam.de) oder Dr. Bernhard Schauberger (schauber@pik-potsdam.de).

Forschungsziele

  • Risikomonitoring:
    • Entwicklung eines landwirtschaftlichen Vorhersageansatzes, der Informationen über Ernteerträge innerhalb der aktuellen Anbausaison und die für das Pflanzenwachstum relevanten Wettermuster liefert
    • Analyse der wirtschaftlichen Auswirkungen des Klimawandels und wie der Klimawandel eine resiliente Entwicklung behindern kann, z.B. in Bezug auf Ernährungssicherheit, planetare Gesundheit und ländliche Armut
  • Risikomanagement: Bewertung geeigneter Anpassungsstrategien zur Bewältigung des Klimawandels und zur Unterstützung von Menschen in der Landwirtschaft bei der Stabilisierung ihrer Nahrungsmittelproduktion
  • Risikotransfer: Gestaltung von Versicherungslösungen als Klimaanpassungsstrategie, die eine resiliente landwirtschaftliche Entwicklung unterstützt

Methoden

Die Auswirkungen des Klimawandels auf Wetter und landwirtschaftliche Produktion werden mittels biophysikalischer und empirischer Impact-Modellierung in Kombination mit (sub-)saisonalen Vorhersagen analysiert. Hinzu kommen ökonomische Bewertungen und sozio-ökologische, qualitative Analysen. Ein Schwerpunkt der Arbeitsgruppe liegt auf der Modellierung von Nutzpflanzen. Das Modellierteam entwickelt und kalibriert kontinuierlich eine Reihe von prozessbasierten, mechanistischen und statistischen Modellen, wie z.B. das am PIK entwickelte AMPLIFY-Modell (AMPLIFY: Agricultural Model for Production Loss Identification to Insure Failures of Yields), LPJmL, DSSAT und APSIM.

  • Semiempirische Prognosemodelle, die auf statistischen Zusammenhängen, prozessbasierten Komponenten, kausalen Entdeckungsalgorithmen und maschinellen Lernalgorithmen basieren und die Wetter- und Fernerkundungssatellitendaten integrieren
  • Ökometrische Methoden zur Analyse von Haushaltserhebungsdaten und randomisierten Kontrollversuchen
  • Prozessbasierte Nutzpflanzenmodelle (z.B. WIM, LPJmL, DSSAT, APSIM) zur Erfassung biophysikalischer Zusammenhänge


Ausgewählte Projekte

  • Agrica_Sahel: Ziel des Projekts ist es, umfassende Klimarisikoanalysen für den Landwirtschaftssektor in der Sahelzone zu entwickeln und somit politische Entscheidungsträger bei der Identifizierung und Bewertung von effektiven Anpassungsstrategien zu beraten. Das Projekt wird vom BMZ gefördert und gemeinsam mit der GIZ durchgeführt.
    Laufzeit: Januar 2021 - Dezember 2023
  • CCH PI3 - Klimawandel und Gesundheit in Sub-Sahara Afrika: Dieses Projekt untersucht wetterbedingte und nicht wetterbedingte Ertragsverluste für wichtige Nutzpflanzen in afrikanischen Ländern südlich der Sahara und deren Auswirkungen auf menschliche Gesundheit, z.B. Ernährungssicherheit, Unterernährung und Sterblichkeit. Diese Informationen sollen Kleinbauern helfen, ihr landwirtschaftliches Management angesichts des Klimawandels anzupassen. Das Projekt wird von der DFG gefördert.
    Laufzeit: Januar 2020 - Dezember 2022
  • ClimSec Sahel: Ziel des Projekts ist es, ein Frühwarnsystem für klimabedingte Risiken für die Ernährungssicherheit und deren Auswirkungen auf ernährungsbedingte Gesundheitsprobleme, Migration und Konflikte in der Sahelzone zu entwickeln. Dieses System soll politische Entscheidungsträger in der Region dabei unterstützen, Risiken frühzeitig zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu treffen. Das Projekt wird durch das Auswärtige Amt gefördert.
    Laufzeit: November 2018 - Dezember 2020

Eine vollständige Liste aller Projekte finden Sie hier.

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Team

Gloy
Wissenschaftlerin
Projektkoordinatorin