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Verbesserte Quantifizierung von Treibhausgasemissionen und Stickstoffflüssen

Projekt

Klimawandel

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Klimawandel


Förderkennzeichen: TI-BW-08-PID1703
Laufzeit: 01.08.2015 - 31.08.2016
Forschungszweck: Bestandsaufnahme & Abschätzung

Welchen Einfluss hat die Landwirtschaft auf den Klimawandel? Die europäische Landwirtschaft ist nach dem Energiesektor der zweitgrößte Emittent von Treibhausgasen (THG). Tendenz steigend. Dieser Trend wird vor allem durch eine zunehmende Dekarbonisierung der europäischen Wirtschaft getrieben. Andererseits kann die Landwirtschaft auch einen entscheidenden positiven Beitrag bei Ansätzen zur Abschwächung des Klimawandels leisten. In diesem Projekt wird eine umfassende quantitative Bestandsaufnahme relevanter Emissionsflüsse angestrebt. Basierend hierauf werden die Auswirkungen der Landwirtschaft auf den Klimawandel analysiert mit dem Ziel potentielle positive Beiträge landwirtschaftlicher Praktiken im Rahmen von THG-Minderungsansätzen abzuleiten. Über 90% der Ammoniakemissionen und über 50% der Emissionen an reaktivem Stickstoff in der Atmos- und Hydrosphäre sind agrarischen Ursprungs. Die Inventarisierung von THG-Emissionen im Rahmen der nationalen Klimaberichterstattung führt nicht-CO2-Emissionen an Methan und Distickstoffmonoxid auf. Landwirtschaftliche Quellen solcher Emissionen sind z.B. die Pansentätigkeit von Wiederkäuern, Düngemanagement und landwirtschaftliche Böden. Unter Verwendung des CAPRI-Modells (Common Agricultural Policy Regionalized Impact) wird eine quantitative Analyse der THG- und Stickstoffemissionen der europäischen Landwirtschaft vorgenommen. Die Module in CAPRI bilden die Beziehungen zwischen relevanten Produktionsprozessen und -aktivitäten ab, die für eine konsistente Erfassung von THG- und Stickstoffemissionsflüssen benötigt werden. Die Erfassung dieser Ströme bildet die Grundlage für weiterführende Analysen der Agrar- und Umweltbedingungen - auf regionaler wie auf nationaler Ebene. Für die Erstellung der Inventare für das Jahr 2015 müssen erstmalig neue Berechnungsrichtlininen des IPCC (2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories) angewendet werden. Dies hat zur Folge, dass teilweise neue Emissionsfaktoren verwendet werden, sich Berechnungsverfahren ändern und neue Kategorisierungen der Emissionsquellen vorgenommen werden. Im Rahmen des IDEAg-NG Projektes wird daher angestrebt: - Das CAPRI-Modellsystem zu aktualisieren und anzupassen, um diese Neuerungen konsistent abbilden zu können. - Umfangreiche Vergleiche der CAPRI-Ergebnisse mit den Daten der nationalen Klimaberichterstattung zu ermöglichen, um eine umfangreiche Bilanzierung der Klimawirkung der europäischen Landwirtschaft zu erzielen. Die Erreichung der Projektziele machen folgende Arbeitsschritte erforderlich: - Aktualisierung der Datenbank und des Programmcodes in CAPRI, um eine regionale Zeitreihe für agrarische Landnutzung, Tierbestand und Produktion erstellen zu können. - Überarbeitung und Aktualisierung von relevanten Modulen in CAPRI, die für die Erfassung von THG-Emissionen und Stickstoffflüssen benötigt werden. - Entwicklung eines methodischen Ansatzes, um Informationen über betriebliches Produktionsmanagement mit der räumlichen Verteilung von Betrieben zu verknüpfen und somit die Aussagekraft von Agrarumweltindikatoren zu verbessern. Datenbankaktualisierung, Überarbeitung des Programmcodes und Aktualisierung relevanter Module in CAPRI in Anlehnung an die Bestimmungen der IPCC-Richtlinien. Dies umfasst Arbeitsschritte, wie z.B. die Erfassung von CO2-Emissionen aus Kalk- oder Harnstoffdüngungen bis hin zur Entwicklung einer gebrauchsfertigen Benutzeroberfläche, die einen direkten Vergleich der CAPRI-Emissionswerte mit den Daten der nationalen Klimaberichterstattung ermöglicht. Außerdem wird eine Methode entwickelt, die die Aussagefähigkeit der Agrarumweltindikatoren in CAPRI verbessert. Diese Methode wird auf Informationen über das Betriebsmanagement beruhen, die im Rahmen von Umfragen wie SAPM (Survey on Agricultural Production Methods) und FSS (Farm Structure Survey) erhoben wurden. Um eine umfassendere Bewertung vornehmen zu können, werden diese Informationen zusätzlich mit räumlichen Daten, wie z.B. geographischen und hochauflösenden Mikrodaten verschnitten.

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