4. | Umwelt, Biodiversität und Nachhaltigkeit

4.

Umwelt, Biodiversität und Nachhaltigkeit

Conveners: Thomas Hickler, Christopher Reyer, Ingolf Kühn, Nadine Ruehr

Oral programme

| Wed, 13 Mar, 11:00–12:30|Hörsaal

Poster programme

| Attendance Thu, 14 Mar, 10:30–12:00|Poster Area

Seit Jahrtausenden greift der Mensch in das System Erde ein und verändert die terrestrische Biosphäre, die Ozeane und die Atmosphäre sowie deren Wechselwirkungen. Seit der Industrialisierung haben sich diese Prozesse weiter beschleunigt. Die daraus resultierenden Veränderungen von Ökosystemen, Entwaldung, Zerstörung und Fragmentierung von Lebensräumen, Nährstoffeintrag, Klimawandel und Umweltverschmutzung, der Verlust der Artenvielfalt und die nicht nachhaltigen Praktiken der Landnutzung stellen große Herausforderungen für globale Ökosysteme und ihre Leistungen und Funktionen dar und betreffen somit auch ökonomische Werte und menschliche Gesellschaften direkt. Insbesondere sollen in dieser Session die Auswirkungen des Klimawandels auf die Artenvielfalt und Ökosystemleistungen, nachhaltige Land- und Ressourcenbewirtschaftung sowie deren Wechselwirkungen mit Klima- und Naturschutzstrategien adressiert werden. Besonderes Interesse gilt auch den zahlreichen Synergien und Zielkonflikten zwischen Biodiversitäts- und Klimaschutz sowie der Anpassung and den Klimawandel und weiteren Nachhaltigkeitszielen wie Ernährungssicherheit. Außerdem diskutieren wir die Anforderungen an nachhaltiges Ressourcemanagament über längere Zeitskalen hinweg im Hinblick auf ein sich veränderndes Klima und die Resilienz von sozial-ökologischen Systemen.

Oral programme: Wed, 13 Mar | Hörsaal

11:00–11:15

DKT-13-7

Wälder-Wolken-Wechselwirkungen.

Johannes Quaas, Jan Kretzschmar, and Hao Luo

11:15–11:30

DKT-13-53

Projektion von Störungen borealer Wälder unter dem Einfluss des Klimawandels mittels individuenbasierter Modellierung

Lisa Trimborn, Luca Farkas, Ramesh Glückler, Josias Gloy, Ulrike Herzschuh, and Stefan Kruse

Boreale Wälder speichern 32% des globalen Kohlenstoffs. Klimatische Veränderungen wie beispielsweise von Temperatur, Niederschlag, solarer Strahlung und CO₂-Konzentration in der Atmosphäre verändern die Physiologie der Bäume und haben somit einen Einfluss auf die Widerstandsfähigkeit gegen Störungen. Insekten als eine Art von Störung reagieren ebenfalls auf veränderte Temperaturen oder Niederschläge und könnten häufiger und stärker die Bäume schädigen.

Wir wollen herausfinden, wie sich die borealen Wälder Alaskas unter dem Klimawandel und unter veränderten Störungen entwickeln könnten. Konkret geht es darum, wie sich Klimaveränderungen auf das Auftretenvon Insekten auswirken und wie Insekten wiederum die Baumbiomasse beeinflussen.

Hierfür erweitern wir das bereits vorhandene Modell LAVESI (Larix Vegetation Simulator) um sieben weitere Baumarten und um die Region Alaska. So können wir zukünftige Baumbiomasse unter verschiedenen Klimaszenarien simulieren. Danach berechnen wir aus vorhandenen Datensätzen für sieben verschiedene Insektenarten statistische Wahrscheinlichkeiten für ihr Auftreten und für den Schweregrad des Befalls unter bestimmten Temperatur- und Niederschlagsbedingungen in Alaska. Mit diesen Informationen lassen sich zukünftig von Insekten befallene Waldflächen unter verschiedenen Klimaszenarien modellieren.

Wir kombinieren beide Modelle mit Daten über die Auswirkungen der Insekten auf die einzelnen Baumarten (z.B. Entlaubung oder Mortalität). Daraus lässt sich dann errechnen, wie Einzelbäume in Beständen und schließlich die Biomasse der einzelnen Baumarten in Zukunft unter Einfluss des Klimawandels und der durch den Klimawandel beeinflussten Insekten entwickeln wird. Außerdem wird sichtbar werden, welche Baumarten in Zukunft in Alaska unter veränderten Klimabedingungen und unter verändertem Insektenauftreten zu erwarten sind.

How to cite: Trimborn, L., Farkas, L., Glückler, R., Gloy, J., Herzschuh, U., and Kruse, S.: Projektion von Störungen borealer Wälder unter dem Einfluss des Klimawandels mittels individuenbasierter Modellierung, 13. Deutsche Klimatagung, Potsdam, Deutschland, 12–15 Mar 2024, DKT-13-53, https://doi.org/10.5194/dkt-13-53, 2024.

11:30–11:45

DKT-13-51

ca-ci-plots - Visualisierung von Langzeitstress zur Indikation der Waldgesundheit auf Basis von Kohlenstoffisotopen in Baumjahrringen

Gerhard Helle, Ingo Heinrich, Gerhard Schleser, and Matthias Schwabe

Seit dem „Waldsterben“ der 1980er Jahre wird die Gesundheit der Wälder durch Europaweit gestartete Monitoringprogramme eng überwacht. Das damals von manchen Wissenschaftlern und Medien prognostizierte weitflächige Waldsterben blieb allerdings aus. Heute scheinen die deutschen Wälder, von Klimaerwärmung und Dürren besonders geschwächt, dagegen großflächig gefährdet zu sein, wie sich vor allem in den deutschen Mittelgebirgen zeigt.

Neben den klassischen Methoden des Waldzustandsmonitoring werden in jüngerer Zeit auch Methoden der Fernerkundung zur großräumigen Bewertung von Waldgesundheit angewendet. Analysen von Baumjahrringen zur Erfassung von Langzeittrends spielen bei der Beurteilung der Waldgesundheit bislang eine nachrangige Rolle, da die Jahrringbreite ein eher unspezifischer Parameter ist und biochemische Analysen wie zum Beispiel Isotopen-Untersuchungen von Jahrringen bislang als zeitaufwendige und teure Methode gesehen wird, deren Daten nur von Experten zu interpretieren sind. Nichtsdestotrotz sind Jahrringisotopenanalysen sehr gute Indikatoren für die Fitness von Bäumen und werden in jüngeren Publikationen zur regulären Anwendung in Waldmonitoringprogrammen vorgeschlagen. Wir stellen einen neuartigen visuellen Ansatz, sogenannte c_a-c_i-plots, zur vereinfachten Darstellung und Auswertung von, auf Kohlenstoffisotopenverhältnissen (13C/12C) in Jahrringen basierenden, Zeitreihen vor. Sie sind ein Spiegel des CO₂- und H₂O-Gaswechsels während der Photosynthese. Kohlenstoffisotope in Jahrringen sind technisch relativ einfach zu bestimmen und ermöglichen eine jährlich aufgelöste Langzeiterfassung der Baumfitness über die gesamte Lebenszeit hinweg. Mit ihnen lassen sich rückwirkend blattinterne CO₂-Konzentrationen (c_i) berechnen. Zeitreihen des CO₂-Konzentrationsgradienten (c_a – c_i) zur Atmosphäre (c_a) zeigen Veränderungen in der Effizienz der Wassernutzung auf, die als Folgen von atmosphärischem CO₂-Anstieg, Dürren oder episodischer Umweltverschmutzung auftreten. Am Beispiel verschiedener deutscher Standorte und Baumarten zeigen wir, wie c_a-c_i-plots unterschiedliche Langzeitreaktionen auf Umweltstress erkennen lassen. c_a-c_i-plots lassen Störungen der Baumvitalität erkennen, bevor äußerlich sichtbare Schäden auftreten und zeigen an, dass durch die jüngsten Dürren seit 2015 Baumarten gefährdet sind, die vom „Waldsterben“ der 1980er unberührt waren.

How to cite: Helle, G., Heinrich, I., Schleser, G., and Schwabe, M.: ca-ci-plots - Visualisierung von Langzeitstress zur Indikation der Waldgesundheit auf Basis von Kohlenstoffisotopen in Baumjahrringen, 13. Deutsche Klimatagung, Potsdam, Deutschland, 12–15 Mar 2024, DKT-13-51, https://doi.org/10.5194/dkt-13-51, 2024.

11:45–12:00

DKT-13-30

Das Potential wiedervernäßter Moore als natürliche CO2-Senke: aktuelle Ergebnisse und Forschung am Beispiel eines Langzeitbeobachtungsstandortes in Mecklenburg-Vorpommern

Pia Gottschalk, Aram Kalhori, Christian Wille, and Torsten Sachs

Seit 2013 werden am wiedervernäßten Moorstandort Zarnekow in Mecklenburg-Vorpommern unter Verwendung der Eddy-Kovarianz-Methode kontinuierlich CO₂- und CH₄-Emissionen gemessen. Der Standort wurde 2004/2005 wiedervernäßt und ist aufgrund des historischen Moorbodenverlustes durch Drainage und Bewirtschaftung bis heute größtenteils überflutet. Die hochaufgelöste Messzeitreihe erlaubt die umfassende Untersuchung der Kohlenstoff-Emissionsdynamik und deren natürlicher Treiber. Der Einfluss der sich dynamisch verändernden Vegetation sowie der meteorologischen Schwankungen wird an den variablen C-Emissionen deutlich. Obwohl die Wiedervernässung bereits 18 Jahre zurückliegt, hat das System noch nicht in ein neues Gleichgewicht zurückgefunden. Erst im Jahr 2019 konnte zum ersten Mal eine annuelle netto-CO₂ Aufnahme nachgewiesen werden, nach einem langjährigen Trend abnehmender CO₂-Verluste. Die Methanemissionen zeigen einen gering abnehmenden Trend, verbleiben aber insgesamt auf einem relativ hohen Niveau. Anhand dieses Standortes werden die Unsicherheiten der allgemeinen Moor-Emissionsquantifizierung nach IPCC vorgestellt, der Einfluss klimatologischer Extremereignisse (Sommertrockenheit 2018) auf die C-Emissionen, als auch die gesamte Strahlungsantriebswirkung dieser Wiedervernässungmaßnahme diskutiert.

How to cite: Gottschalk, P., Kalhori, A., Wille, C., and Sachs, T.: Das Potential wiedervernäßter Moore als natürliche CO2-Senke: aktuelle Ergebnisse und Forschung am Beispiel eines Langzeitbeobachtungsstandortes in Mecklenburg-Vorpommern, 13. Deutsche Klimatagung, Potsdam, Deutschland, 12–15 Mar 2024, DKT-13-30, https://doi.org/10.5194/dkt-13-30, 2024.

12:00–12:15

DKT-13-24

Integrierte Szenarienstudie zum Wasser-Energie-Nahrung-Ökosystem-Nexus im Donaueinzugsgebiet am Beispiel der Maisbewässerung

Elisabeth Probst, Marianela Fader, and Wolfram Mauser

Der Wasser-Energie-Nahrung-Ökosystem-Nexus ist ein interdisziplinärer Ansatz, der die enge Verknüpfung von Wasser, Energieproduktion, Landwirtschaft und Ökosystemen erforscht. Zur Unterstützung der Ziele für Nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen (UN Sustainable Development Goals, SDGs), die vielfach direkte oder indirekte Bezüge zu Wasser aufweisen, ist eine integrative Betrachtung des Nexus für eine ausgewogene und umweltverträgliche Nutzung von Wasserressourcen unerlässlich.

Die Landwirtschaft als wasserintensivster Sektor dominiert die globale Süßwasserentnahme. Im Donaueinzugsgebiet führen heterogene klimatische Bedingungen zu einer heterogenen Wasserverfügbarkeit und zu einem Wettbewerb um gemeinsame Wasserressourcen zwischen verschiedenen Sektoren sowie zwischen flussaufwärts und flussabwärts gelegenen Ländern. Eine Ausweitung der landwirtschaftlichen Bewässerung im Donaueinzugsgebiet kann die Wasserkonkurrenz im Nexus verschärfen.

Mit dem prozessbasierten hydro-agroökologischen Modell PROMET simulieren wir Szenarien mit großflächiger Maisbewässerung auf der aktuellen Maisanbaufläche im Donaueinzugsgebiet, wobei das Bewässerungswasser aus Flüssen entnommen wird. Dabei analysieren wir die Auswirkungen auf den Ertrag und die Wassernutzungseffizienz von Mais, auf den Abfluss in den Flüssen und auf die Energieerzeugung in stromabwärts gelegenen Wasserkraftwerken.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Maisbewässerung den Abfluss teilweise drastisch reduziert, zur Verletzung ökologischer Mindestabflüsse führt und damit schwerwiegende Folgen für die Süßwasserökologie flussabwärts haben kann. Selbst bei Einhaltung der ökologischen Mindestabflüsse sind bei bewässertem Mais beträchtliche Ertragssteigerungen gegenüber dem Regenfeldbau zu erwarten. Die Energieerzeugung aus Wasserkraft sinkt durch die Abflussreduzierung nur geringfügig. Der zusätzliche finanzielle Umsatz in der Landwirtschaft durch die Maisbewässerung überwiegt die Umsatzverluste in der Wasserkraft deutlich. Zusätzlich eröffnet die Bewässerung ein erhebliches Einsparpotenzial der landwirtschaftlichen Fläche, da die derzeitige Maisproduktion im Donaueinzugsgebiet auf weniger als der Hälfte der produktivsten Maisanbaufläche durch Bewässerung gedeckt und die restliche Fläche der Natur überlassen werden kann.

Unsere Ergebnisse verdeutlichen, dass eine verbesserte Wassernutzungseffizienz essentiell ist, um die Wasserkonkurrenz im Nexus zu reduzieren und ein nachhaltiges Nexus-Management im Donaueinzugsgebiet zu ermöglichen. Dies ist von zunehmender Bedeutung angesichts der erwarteten Verschärfung der Wasserkonkurrenz durch die projizierte zunehmende Wasserknappheit infolge des Klimawandels.

How to cite: Probst, E., Fader, M., and Mauser, W.: Integrierte Szenarienstudie zum Wasser-Energie-Nahrung-Ökosystem-Nexus im Donaueinzugsgebiet am Beispiel der Maisbewässerung, 13. Deutsche Klimatagung, Potsdam, Deutschland, 12–15 Mar 2024, DKT-13-24, https://doi.org/10.5194/dkt-13-24, 2024.

12:15–12:30

DKT-13-14

Monitoring flying insects with Doppler cloud radar and in situ precipitation sensors

Moritz Lochmann, Heike Kalesse-Los, Freya Addison, and Maximilian Maahn

Flying insect biomass declined by 76 % from 1989-2016 in Germany (Hallmann et al., 2017). However, insects are vital to food security and a functioning eco system. In the atmosphere, flying insects are continuously observed by cloud and weather radars, albeit usually as unwanted clutter. Techniques to filter out insects in radar data can in turn be used to extract the insect signal for further examination. In this study, the supervised machine learning model VOODOO (Schimmel et al., 2022), developed to detect cloud liquid beyond lidar attenuation by its characteristic signatures in the Doppler spectra, is modified and used to detect flying insects in Doppler cloud radar data based on their characteristic spectral signatures. The main cloud radar data set contains 15 months of continuous observations in Leipzig, Germany (Dec 2020 to Mar 2022). In addition, multiple months of field experiment data from Punta Arenas, Chile (2018), Lindenberg, Germany (2020), and the SAIL campaign in Colorado, USA (2022/23), are available for investigation.

Close to the ground, flying insects are detected by the Video In Situ Snowfallsensor VISSS (Maahn et al., 2023). Even though the VISSS was developed for observing snowfall by recording shadow images of snow particles while precipitating, we will show the potential of the instrument for observing flying insects and quantifying their concentration. VISSS data are available from Ny-Ålesund, Norway, since 2021 and from Hyytiälä, Finland, in 2021/22 and again from winter 2023 onwards.

Hallmann CA, Sorg M, Jongejans E, Siepel H, Hofland N, Schwan H, et al. (2017) More than 75 percent decline over 27 years in total flying insect biomass in protected areas. PLoS ONE 12(10): e0185809. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185809

Maahn, M., Moisseev, D., Steinke, I., Maherndl, N., and Shupe, M. D.: Introducing the Video In Situ Snowfall Sensor (VISSS), EGUsphere [preprint], https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-655, 2023.

Schimmel, W., Kalesse-Los, H., Maahn, M., Vogl, T., Foth, A., Garfias, P. S., and Seifert, P.: Identifying cloud droplets beyond lidar attenuation from vertically pointing cloud radar observations using artificial neural networks, Atmos. Meas. Tech., 15, 5343–5366, https://doi.org/10.5194/amt-15-5343-2022, 2022.

How to cite: Lochmann, M., Kalesse-Los, H., Addison, F., and Maahn, M.: Monitoring flying insects with Doppler cloud radar and in situ precipitation sensors, 13. Deutsche Klimatagung, Potsdam, Deutschland, 12–15 Mar 2024, DKT-13-14, https://doi.org/10.5194/dkt-13-14, 2024.

Poster programme: Thu, 14 Mar, 10:30–12:00 | Poster Area

DKT-13-62

Business Models for Forest Carbon Sinks

(withdrawn)

Detlef Sprinz

P10

DKT-13-50

Detection of terrestrial organic matter using ancient DNA from marine sediments by trnL metabarcoding

Hannah Schmidt, Josefine Weiß, Kathleen Stoof-Leichsenring, Lester Lembke-Jene, and Ulrike Herzschuh

Sedimentary ancient DNA (sedaDNA) extracted from sediment cores is more frequently used to reconstruct past ecosystems and their biodiversity. When reconstructing past vegetation components, cores are most often taken within terrestrial and lake systems. Research on marine environments looking at the terrestrial input has so far been frequently based on biogeochemical analyses. While studies looking into marine eukaryotes, especially diatoms, have been frequently conducted, it is unknown whether or not terrestrial plant sedaDNA from marine sediments can be used to reconstruct past ecosystems and the prevailing conditions characterizing the surrounding areas as successfully. Here, sedaDNA was extracted from 18 samples taken from the sediment core SO202-18-6 from the Bering Slope within the Bering Sea, representing the past drainage basin of the Yukon River. The selected samples were dated based on previously published age models and cover the Late Deglaciation to the early Holocene. Via metabarcoding, the short P6 loop of the chloroplast trnL (UAA) intron, a barcode unique in terrestrial plant DNA, was amplified and sequenced using HTS. Throughout the sediment record, the Yukon River vegetation was dominated by Salicaceae. Rosaceae contributed a further significant part to the identified vegetation. While their trends throughout time are consistent, an exception is found within the colder Younger Dryas, in which Rosaceae increases at the expense of Salicaceae. While further taxa are recorded at low abundances, a stable record is found to have characterized the Yukon River vegetation within the Late Deglaciation based on the two dominating taxa, indicating ecological stability, even though major climatic shifts took place since the LGM. Thus, this study provides a first look into using sedaDNA as a tool for reconstructing past terrestrial ecosystems derived from a marine sediment core and based on a riverine input source.

How to cite: Schmidt, H., Weiß, J., Stoof-Leichsenring, K., Lembke-Jene, L., and Herzschuh, U.: Detection of terrestrial organic matter using ancient DNA from marine sediments by trnL metabarcoding, 13. Deutsche Klimatagung, Potsdam, Deutschland, 12–15 Mar 2024, DKT-13-50, https://doi.org/10.5194/dkt-13-50, 2024.

P11

DKT-13-23

Human-induced climate change has decreased wheat production in northern Kazakhstan

Paula Romanovska, Sabine Undorf, Bernhard Schauberger, Christoph Gornott, and Aigerim Duisenbekova

Northern Kazakhstan is a major exporter of wheat, contributing to food security in Central Asia and beyond, but wheat yields fluctuate and low-producing years occur frequently. The most severe low-producing year in this century was in 2010, leading to severe consequences for the food security of wheat importing countries. To date, the extent to which human-induced climate change contributes to this is unclear.

In this session, we present the first attribution study for wheat production in northern Kazakhstan, which is at the same time one of the very first climate impact attribution studies for the agricultural sector in general. We quantify the impact of human-induced climate change on the average wheat production as well as economic revenues and on the likelihood of a low-production year like 2010. For this, we use bias-adjusted counterfactual and factual climate model data from two large ensembles of latest-generation climate models as input to a statistical subnational yield model. The climate data and the yield model were shown to be fit for purpose as the factual climate simulations represent the observations, the out-of-sample validation of the yield model performs reasonably well with a mean R² of 0.54, and the results are robust under the performed sensitivity tests.

Our results show that human-induced climate change, and explicitly increases in daily-minimum temperatures and extreme heat, have had a critical impact on wheat production, decreasing yields between 2000 and 2019 by around 6.2 to 8.2% (uncertainty range of two climate models), increasing the likelihood of the 2010 low-production event by 2.1 to 3 times, and leading to economic losses of 119 to 158 million USD. The latest IPCC report assessed that climate change has today mixed positive and negative impacts on wheat production in Central Asia, but the results are stated with low confidence as studies are sparse in this region. This climate impact attribution study addresses this gap, finding clear indications for a negative influence of climate change, especially via temperature increases, on wheat production in northern Kazakhstan.

How to cite: Romanovska, P., Undorf, S., Schauberger, B., Gornott, C., and Duisenbekova, A.: Human-induced climate change has decreased wheat production in northern Kazakhstan, 13. Deutsche Klimatagung, Potsdam, Deutschland, 12–15 Mar 2024, DKT-13-23, https://doi.org/10.5194/dkt-13-23, 2024.