Klimawandel und Agrarmeteorologie

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1 Klimawandel und Agrarmeteorologie Frank-M. Chmielewski Landwirtschaftlich-Gärtnerische Fakultät Professur für Agrarklimatologie

2 Agrarmeteorologie Die Agrarmeteorologie ist ein Teilgebiet der Bioklimatologie, das sich mit der Wirkung des Klimas und des Wetters auf Kulturpflanzen befasst. Sie ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die sich vorrangig mit den Wechselwirkungen zwischen Boden, Pflanze und Atmosphäre beschäftigt. Sie ist einerseits eng mit der Mikrometeorologie verbunden, andererseits bestehen sehr enge Berührungspunkte zu den Agrarwissenschaften, da der Fokus auf landwirtschaftliche Kulturen/Maßnahmen gerichtet ist. Arbeitsmöglichkeiten: - beim DWD im Rahmen der agrarmeteorologischen Beratung und Forschung - zum Teil an agrarwissenschaftlichen Instituten/Fakultäten in Deutschland - Agrarmeteorologie/-klimatologie an der Humboldt-Universität zu Berlin (Forschungsprojekte) - im Ausland (USA, Russland, Osteuropa) ist die Agrarmeteorologie deutlich stärker an Universitäten etabliert. Vorlesungen an der HU: - Agrarmeteorologie (4 SWS) in Berlin-Dahlem, ATW 5 - Bioklimatologie (2 SWS) in Adlershof am Geographischen Institut der HU

3 Klassische Aufgabengebiete der Agrarmeteorologie Energie-, Wasser- und Stoffkreisläufe im bodennahen Bereich, Einfluss des Wetters und der Witterung auf Entwicklung, Wachstum und Ertragsbildung von Kulturen witterungsbedingte Schäden und ihre Verhütung, meteorlogisch bedingtes Auftreten und die Entwicklung von Krankheits- und Schaderregern in Kulturpflanzenbeständen, Beregnungssteuerung und -beratung, agrarmeteorologische Messungen im Bestand und Untersuchungen zum Bestandesklimas, agrarklimatische Standortbeurteilungen, phänologische Beobachtungen und Modellierung, Entwicklung von Modellen, die die Wechselbeziehungen zwischen Boden, Pflanze und Atmosphäre detailliert beschreiben (SVAT-Modelle, Ertragsmodelle, Wasserhaushaltsmodelle), Abschätzung von Auswirkungen des Klimawandels auf die Landwirtschaft

4 Klimawandel und Landwirtschaft Landwirtschaft Problemlöser Trägt zur CO 2 -Bindung/Reduktion bei - Biomasse, - Nachwachsende Rohstoffe, - Bio-Energie/Kraftstoffe, - Bio-Gasanlagen (CH 4 ) Mitverursacher Emittent von Spurengasen (CH 4, N 2 O, CO 2 ) Betroffener Muss sich an die Klimaänderungen Anpassen (Management, Arten- Sortenwechsel, Fruchtfolge, Pflanzenschutz, etc.) Erweitertes Aufgabenspektrum der Agrarmeteorologie Quelle: Chmielewski 2009

5 Agrarmeteorologie beim Deutschen Wetterdienst Agrarmeteorologische Beratungsregionen Agrarmeteorologische Produkte Routineprodukte: Produkte sind vorrangig internetbasiert - Beregnungsberatung - Agrarmeteorologische Wochen- und Monatsbericht - Erosionsgefährdung - Wetterfax für Landwirtschaft für 7 Tage - Mitteilung für die Bauernzeitung - Waldbrandgefährdung (Waldbrandwarnstufen: 0-4) - Schädlinge für Forstbestände durch den Borkenkäfer) Modell: AMBER (Agrarmeteorologisches Beratungssystem) AMBER: Verschiedene Teilmodule: B-Klima, Wasserhaushalt, Ertrag, Schädlinge, etc. Input: DWD Daten, zusätzliche Beobachtungen durch Partner Output: 300 Größen

6 Agrarmeteorologie beim Deutschen Wetterdienst Beratungsprodukte für längerfristige Entscheidungen (Klimawandel): - Anbau abfrierender Zwischenfrüchte auf den Wasserhaushalt - Veränderungen zur Feldbefahrbarkeit - Verschiebungen in der Pflanzenentwicklung (Phänologie) - Veränderungen des Bodenwasserhaushalts, Begegnungsbedürftigkeit - Ertragsprognostik - CO 2 -Düngeeffekt - Veränderungen im Schädlings- und Krankheitsdruck Beispiel: Projekt ZWECK Ziel: Identifikation von Veränderungen der Arbeitsmaßnahmen, Ertrag, Pflanzenkrankheiten, Pflanzenschutz, Waldbrandgefahr, Phänologie, Beregnung Methodik: Klimafolgenforschung auf der Grundlage von AMBER unter Verwendung von Klimaszenarien wie STAR, REMO, CLM, WETTREG ( vs ) Weitere Zukunftsthemen beim DWD: - Wirkung von Trockenstress auf landwirtschaftliche Kulturen (sortenabhängige Analysen) - Möglichkeiten neuer Anbauformen (z.b. Zweikulturnutzung) - Identifikation benachteiligter Gebiete in D /Europa - Bereitstellung von Berechnungen für Mehrfachgefahrenversicherungen

7 Projekte zur Thematik Klimawandel und Obstbau an der HU KliO: Klimawandel und Obstbau in Deutschland (KliO, KlimaZwei, BMBF, ) CHARIKO: Chancen, Risiken und Kosten des Klimawandels auf den Obstbau in Hessen (HLUG Hessen, ) CLIMARK: Towards an Integrated Framework for Climate Change Impact Assessments for International Market Systems with Long-Term Investments (US/NSF, ) INIT: Capacity building for climate-proofing of fruit horticulture development in China (2010)

8 Klimawandel und Obstbau Relevante Fragestellungen: - Winter Chilling Fulfillment - Verschiebung phänologischer Phasen (BB, PR) - Spätfrostgefahr zur Baumblüte - Schäden durch Krankheiten und Schädlinge - Hagelschlag - Änderungen im Ertrag - Zusatzwasserbedarf - Anpassungsstrategien (Arten- und Sortenwechsel, Schädlingsbekämpfung, Bewässerung, )

9 Methodischer Ansatz Impakt-Forschung Szenario B1, A1B,... GCM REMO-UBA Verifikation Positive Effekte = Chancen ECHAM-CLM HadCM3-CLM Impaktmodelle Auswirkungen des Klimawandels WETTREG - Phänologische Modelle, - Wasserhaushaltsmodelle, - Ertragsmodelle, - Schaderregermodelle Negative Effekte = Risiken Vermeidung Anpassungsstrategien Bestimmung der Modellfehler Kosten des Klimawandels Quelle: Eigene Darstellung, 2009

10 Methodik Spätfrostschäden bei Äpfeln Phänologische Daten DWD , 10x10 km 3672 Gitterpunkte BF Ma Lufttemperaturdaten DWD ,10x10 km 3672 Gitterpunkte, T x, T n Verifikation (Regionale Versuchsdaten) Phänologische Modelle* (TT-, CF-, Statistische Mod.) Klimaszenarien WETTREG , B1, A1B 43 Stationen für 11 OR in D Mögl. Verschiebungen im BF Ma , für 5 Modelle Wahrscheinlichkeit für Spätfröste (P F, P F1, P F2, P F3 ) bis zu 10d nach BF Ma Frostschäden an Blüten Auf der Grundlage der Froststärke(d FL ) Schäden am Apfelertrag (d F auf der Grundlage von d FL ) Quelle: Chmielewski, Blümel, Henniges, Müller 2009

11 Phänologische Modellierung Beobachtet: T, T x, T n Gesucht: t 2 : Tag des Blühbeginns Modell Phänologische Modelle: 1. Thermal Time Model (11b: 2 Parameter: T Bf, F * ) 2. Sequential Model (24b: 5 Parameter: t 1,T Bc, T Bf, a, b) 3. Parallel Model I (25b: 5 Parameter: t 1, T Bc, T Bf, a, b) 4. Parallel Model II (26a: 6 Parameter: T Bc, C *, T Bf, a, b, K m ) 5. Statistical Model (28: 2 Parameter: a, b)

12 Phänologische Modelle Ende der Dormanz Blühbeginn Blattaustrieb Winterruhe Ontogenetische Aktives (Dormanz) Entwicklung Wachstum t 0 Chilling requirement C * t 1 Forcing requirement F * t 2 Phase 1: 1. Oktober (t 0 ) bis Ende Dormanz (t 1 ) t 1 : Jahresende, Beginn des Folgejahres Phase 2: Ende Dormanz (t 1 ) bis Blühbeginn (t 2 ) A) CD, CU GDD, FU t 1 S () t = R ( T ), wobei S ( t ) : = C c i= t 0 c i c 1 * t 2 S () t = R ( T ), wobei S ( t ) : = F f i= t 1 f i f 2 * B) CH, CU GDH, FU t Rc( Tih ) f f ( ih ) S () t =, c i= t h= 1 0 wobei S ( t ) : = C = CH, und t = (1. Frost) c * 1 0 t 0 24 S ( t) = R T, wobei S ( t ): = F i= t h= 1 f 2 *

13 Berechnung von Chilling Hours, für alle148 relevanten FRG-Pixel, REMO A1B Dormanz wird nicht gebrochen t 0 24 ( ) S ( t) = R T, wh ree S ( t ): = 900 CH, t = 1 Oct. c c ih c i= t h= Quelle: Chmielewski, Blümel, Henniges, Müller 2009

14 Berechnung von Chilling Hours, für alle148 relevanten FRG-Pixel, REMO A1B Dormanz wird nicht gebrochen t 0 24 ( ) S ( t) = R T, wh ree S ( t ): = 1800 CH, t = 1Oct. c c ih c i= t h= Quelle: Chmielewski, Blümel, Henniges, Müller 2009

15 Phänologische Modellierung des Blühbeginns beim Apfel BF Ma Parameteroptimierung (T Bf, F * ) Beispiel: TT-Modell (11b) t 1 : 1. Januar zu optimierende Größen: T Bf, F* T Bf = 3.3 C 3672 Gitterpunkte < 1000 m F *, with T Bf =const. T Bf ( C) F* (FU) Quelle: Chmielewski, Blümel, Henniges, Müller 2009

16 Modellverifikation für die OR: NE TT-Modell (11b) t 1 : 1. Januar, T Bf = 3.3 C, F * = 157 FU Apfelsorten: Grüner Boskoop ( ) Roter Boskoop ( ) Cox Orange ( ) Cox Orange M9 ( ) Elstar M9 ( ) Gravensteiner M9 ( ) Gloster ( ) Holsteiner Cox ( ) Jonagold ( ) RMSE= d Abb.: Berechnete und beobachtete Termine für BF Ma an der NE, Quelle: Chmielewski, Blümel, Henniges, Müller 2009

17 Modellverifikation für die FGR: NE CF-Modell (21a) t 0 : 1. September T Bc = 6.0 C, T Bf = 3.6 C, C* = 70 CD, F * = 254 GDD Apfelsorten: Grüner Boskoop ( ) Roter Boskoop ( ) Cox Orange ( ) Cox Orange M9 ( ) Elstar M9 ( ) Gravensteiner M9 ( ) Gloster ( ) Holsteiner Cox ( ) Jonagold ( ) BF Ma (DOY) RMSE= d Year Quelle: Chmielewski, Blümel, Henniges, Müller 2009

18 Mögliche Änderungen im Blühbeginn des Apfels BF Ma, FGR: NE, BO A1B WETTREG Abb.: Geschätzte Änderungen im Blühbeginn des Apfels an der Niederelbe und am Bodensee NE, BO ECHAM5/MPI-OM, WETTREG, A1B,

19 Änderungen in der Wahrscheinlichkeit für Spätfröste: BO, NE A1B WETTREG Abb.: Mögliche Veränderungen in der Wahrscheinlichkeit für Spätfröste (P F ) bis zu 10 Tagen nach BF Ma in den FGR: NE, BO ECHAM5/MPI-OM, WETTREG, A1B, Quelle: Chmielewski, Blümel, Henniges, Müller 2009

20 Abschätzung des Blütenschadens durch Spätfrost (d FL ) 90 % FL ( ( bt n ) 1) d = a e 10 % Schaden: % Abb.: Beziehung zwischen Blütenschaden (d FL ) und Minimumtemperatur (T n ) Quelle: Chmielewski, Blümel, Henniges, Müller 2009

21 Abschätzung möglicher Schäden am Apfelertrag durch Spätfrost (d F ) Der Schaden am Ertrag (d F ) unterscheidet sich von dem Schaden an den Blüten, da leichte Blütenschäden kaum ertragswirksam sind! 70 % 0.90 df = 0.1+ ( d FL 0.25 ), for dfl > % 0.10 df = dfl, for dfl Abb.: Beziehung zwischen Blüten- (d FL ) und Ertragsschaden (d F ) infolge von Spätfrost Quelle: Chmielewski, Blümel, Henniges, Müller 2009

22 Mögliche Ertragsschäden durch Spätfrost (d F ) in den FGR: NE, BO A1B WETTREG Abb.: Geschätzte Ertragsverluste beim Apfel ( d F ) durch Spätfröste während der Blüte in den FGR: NE, BO ECHAM5/MPI-OM, WETTREG, A1B, Quelle: Chmielewski, Blümel, Henniges, Müller 2009

23 Zusammenfassung : Möglichen Schäden beim Apfel durch Spätfrost Tab.: Geschätzte Veränderungen einzelner Parameter vs , WETTREG, Scenario A1B, x: Mittel, s: Standardabweichung, fette Zahlen entsprechen sign. Änderungen (p 0.05) OR BF Ma P F d FL d F P 1 F P 2 F P 3 F days % % % % % % Niederelbe West-Mecklenburg Havelland/Brandenburg Süßer See/Thüringen Elbtal/Sachsen Franken Rheinland/Rheinhessen Bergstraße Neckarregion Baden Bodenseegebiet x s P F1 : Wahrscheinlichkeit für leichten Frost mit Blütenschäden < 10 %, -2.0 C < T n < 0.0 C P F2 : Wahrscheinlichkeit für mittleren Frost mit Blütenschäden zwischen %, -3.5 C < T n -2.0 C P F3 : Wahrscheinlichkeit für starken Frost mit Blütenschäden zwischen %, T n -3.5 C

24 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! KWS Winterseminar Sonderveranstaltung in Sachsen Angewandte / Anhalt Meteorologie am 7. Dezember des DMG Zweigvereins 2009 Berlin und Brandenburg am 29. November 2010