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Water-deficit stress, usually shortened to water- or drought stress, is one of the most critical abiotic stressors limiting plant growth, crop yield and quality concerning food production. Today, agriculture consumes about 80-90% of the global freshwater used by humans and about two thirds are used for crop irrigation. An increasing world population and a predicted rise of 1.0-2.5-°C in the annual mean global temperature as a result of climate change will further increase the demand of water in agriculture. Therefore, one of the most challenging tasks of our generation is to reduce the amount water used per unit yield to satisfy the second UN Sustainable Development Goal and to ensure global food security. Precision agriculture offers new farming methods with the goal to improve the efficiency of crop production by a sustainable use of resources. Plant responses to water stress are complex and co-occur with other environmental stresses under natural conditions. In general, water stress causes plant physiological and biochemical changes that depend on the severity and the duration of the actual plant water deficit. Stomatal closure is one of the first responses to plant water stress causing a decrease in plant transpiration and thus an increase in plant temperature. Prolonged or severe water stress leads to irreversible damage to the photosynthetic machinery and is associated with decreasing chlorophyll content and leaf structural changes (e.g., leaf rolling). Since a crop can already be irreversibly damaged by only mild water deficit, a pre-visual detection of water stress symptoms is essential to avoid yield loss. Remote sensing offers a non-destructive and spatio-temporal method for measuring numerous physiological, biochemical and structural crop characteristics at different scales and thus is one of the key technologies used in precision agriculture. With respect to the detection of plant responses to water stress, the current state-of-the-art hyperspectral remote sensing imaging techniques are based on measurements of thermal infrared emission (TIR; 8-14 -µm), visible, near- and shortwave infrared reflectance (VNIR/SWIR; 0.4-2.5 -µm), and sun-induced fluorescence (SIF; 0.69 and 0.76 -µm). It is, however, still unclear how sensitive these techniques are with respect to water stress detection. Therefore, the overall aim of this dissertation was to provide a comparative assessment of remotely sensed measures from the TIR, SIF, and VNIR/SWIR domains for their ability to detect plant responses to water stress at ground- and airborne level. The main findings of this thesis are: (i) temperature-based indices (e.g., CWSI) were most sensitive for the detection of plant water stress in comparison to reflectance-based VNIR/SWIR indices (e.g., PRI) and SIF at both, ground- and airborne level, (ii) for the first time, spectral emissivity as measured by the new hyperspectral TIR instrument could be used to detect plant water stress at ground level. Based on these findings it can be stated that hyperspectral TIR remote sensing offers great potential for the detection of plant responses to water stress at ground- and airborne level based on both TIR key variables, surface temperature and spectral emissivity. However, the large-scale application of water stress detection based on hyperspectral TIR measures in precision agriculture will be challenged by several problems: (i) missing thresholds of temperature-based indices (e.g., CWSI) for the application in irrigation scheduling, (ii) lack of current TIR satellite missions with suitable spectral and spatial resolution, (iii) lack of appropriate data processing schemes (including atmosphere correction and temperature emissivity separation) for hyperspectral TIR remote sensing at airborne- and satellite level.
Vor dem Hintergrund des globalen Klimawandels stellt die energetische Verwertung von Biomasse (NaWaRo, Bioenergie) eine Option zur Minderung der globalen Treibhausgas-Emissionen dar. Im Jahr 2011 betrug der Anteil der Bioenergie am deutschen Endenergieverbrauch 8,2 %. Zur Einhaltung politischer Klimaschutzziele ist von einer Ausweitung der NaWaRo-Anbaufläche auszugehen. Aus Sicht des vorsorgenden Bodenschutzes ist dabei relevant, dass mit dem Biomasseanbau sowohl positive als auch negative Effekte für das Schutzgut Boden einhergehen können. Befürchtet werden u.a. ein weiterer Rückgang der (Boden-)Biodiversität in den Agrarlandschaften sowie eine Reduktion der organischen Kohlenstoffvorräte des Bodens (Verlust an Bodenqualität, Quelle für Treibhausgase) infolge der Intensivierung der landwirtschaftlichen Bodennutzung. Dahingegen könnten extensive Landnutzungsformen jedoch bspw. auch zu einer Förderung der Biodiversität beitragen. Für die zukünftige Ausrichtung des Biomasseanbaus ist daher eine umfassende Evaluation der vorhandenen Anbausysteme notwendig. Anhand der Energiepflanzen Raps, Mais und Miscanthus wurden im Rahmen der vorliegenden Arbeit die Effekte des Biomasseanbaus auf die für die Bodenfunktionen relevanten Schlüsselfaktoren Boden-Biodiversität und Humusgehalt ermittelt. Raps und Mais waren im Vergleich zu Miscanthus durch eine geringere Biodiversität gekennzeichnet. Langjähriger Miscanthus-Anbau führte zudem zu einer C-Akkumulation im Boden. Ein weiterer Schwerpunkt lag in der Quantifizierung der Netto-Energieerträge, der Energieeffizienz sowie des Treibhausgas-Minderungspotenzials der Anbausysteme. Alle bilanzierten Energiepflanzen-Anbausysteme erzielten Energiegewinne und führten zu einer Reduktion der Treibhausgasemissionen. Den naturwissenschaftlichen Studien schloss sich eine Analyse der gegenwärtigen Regelungen zur guten fachlichen Praxis (gfP) als zentralem Steuerungselement des vorsorgenden Bodenschutzes an. Diese diente zur Klärung der Frage, ob es hinsichtlich des Biomasseanbaus einer NaWaRo-spezifischen Konkretisierung der Grundsätzekataloge zur gfP im Recht der Landwirtschaft bedarf. Auf den Ergebnissen der natur- und rechtswissenschaftlichen Studien aufbauend wurden die mit der energetischen Verwertung von Biomasse einhergehenden Effekte auf die Schutzgüter Boden und Klima anhand des internen Zielkonfliktes des -§ 1 Abs. 3 Nr. 2 und 4 BNatSchG, welcher exemplarisch für das Spannungsfeld zwischen Landwirtschaft und Naturschutz steht, bewertet. Insgesamt ist der Ausbau der erneuerbaren Energien ein geeignetes und erforderliches Mittel zum Schutze des Klimas und der Luft. Sofern die Grundsätze der gfP zum Schutze des Bodens konsequent umgesetzt werden, muss der Anbau nachwachsender Rohstoffe zur Bioenergie-Produktion in diesem Zusammenhang als allgemein verhältnismäßig, im Besonderen aber auch als angemessene Maßnahme hinsichtlich der sonstigen Anforderungen des Bodenschutzes, angesehen werden. Den Abschluss der Arbeit bildet ein nicht als abschließend zu verstehender Katalog NaWaRo-spezifischer sowie allgemeiner Konkretisierungsvorschläge zur guten fachlichen Praxis.
Die zukünftige Landwirtschaft steht vor großen Herausforderungen: Zum einen sollen mit knapper werdenden Ressource wie Wasser und Boden mehr Menschen ernährt, die Wirtschaftlichkeit gesteigert und Pflanzen zur Energiegewinnung sowie für die Industrie erzeugt werden. Zum anderen sollen Umweltbelastungen deutlich verringert werden, damit die Landwirtschaft nicht ihre eigene Grundlage zerstört und Anpassungsstrategien für das zukünftige Klima gefunden werden. Die Erstellung eines Modells, mit deren Hilfe die Auswirkungen von Klimavariabilität, Standortbedingung, verschiedenartiger Kultivierung, Umwelteinflüsse und nachhaltigem Wirtschaften auf das Pflanzenwachstum simuliert werden können, also eine ökonomisch-ökologischen Bewertung vorgenommen werden kann, ist daher das Hauptziel vorliegender Dissertation. Zur Erlangung dieses Ziels sollte ein ökologisches (STICS) und ein ökonomische Modell (Produktionsfunktion) miteinander gekoppelt werden. Eine Sensitivitätsanalyse des Pflanzenwachstumsmodells STICS verdeutlicht, dass dieses Modell geeignet ist den Einfluss unterschiedlicher Bewirtschaftungsmethoden und Klimakenngrößen auf das Pflanzenwachstum bzw. den Ertrag sowie die Bodenfruchtbarkeit, z.B. über die Nitratauswaschung, realitätsnah abzubilden. Die Voraussetzung dafür ergibt sich auch aus dem Verwenden des statistischen Klimamodells WETTREG 2010, welches hochaufgelöste Klimadaten, die in Anzahl der Klimaelemente und zeitlicher Auflösung der Messreihen von Klimastationen gleichen, liefert. Die natürliche Variabilität des Klimas wird damit gut widergeben und Aussagen über zukünftiges Wachstum und Pflanzenentwicklung sowie Auswirkungen von Extremwetterlagen berechenbar. Die Ergebnisse des Pflanzenwachstumsmodells dienen als Grundlage einer Produktionsfunktion des Cobb-Douglas-Typs. Der graphische Zusammenhang, die Verteilung der Produktionsfaktoren und die Regressionsergebnisse zeigen allerdings, dass eine einfache lineare Regression zur Bestimmung der Funktion auf Mittel- und Summenwertbasis zu schlechten Ergebnissen, insbesondere hinsichtlich der Anpassung an Extremereignisse, führt. Die Klimafaktoren Niederschlag bzw. Wasser und Temperatur, aber auch die Nachhaltigkeit im Sinne der Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit können in der Funktion nicht eindeutig bestimmt werden. Anhand von Simulationen mit künstlichen Klimadaten, d.h. stetig steigenden Temperaturen und immer gleicher Verteilung des Niederschlags (gute und schlechte Verteilung), konnten die Fehlerquellen herauskristallisiert und die fehlenden Faktoren in der Produktionsfunktion gefunden werden. Ein Lösungsansatz ist das Einbeziehen von Stressindizes für Wasser- und Stickstoffmangel, welche die zeitliche Verteilung von Niederschlag und Temperatur bzw. deren Auswirkungen auf das Pflanzenwachstum darstellen. Zudem ist über den Stickstoffstress die Verfügbarkeit von Nitrat für die Pflanze ableitbar und kann in der Produktionsfunktion miteinbezogen werden. Die Ergebnisse der Regression mit Berücksichtigung der Wasser- und Stickstoffstressindizes zeigen deutlich bessere Ergebnisse. Die Variabilität kann deutlich erhöht und die zeitliche Verteilung von Niederschlag und Temperatur sowie die Bodenfruchtbarkeit berücksichtigt werden. Allerdings ist die Anpassung gerade in den extremen Bereichen (überdurchschnittlich niedrige oder hohe Ernten) zu systematisch. Das Pflanzenwachstumsmodell wird demnach nicht durch eine einfache Produktionsfunktion ersetzbar, da es wichtige Informationen zu Ertrag, Einfluss der Klimavariabilität auf den Ertrag, Umwelteinflüssen, wie Stickstoffaustrag, oder Stressindizes liefert. Vielmehr wird erst durch Verwendung des Pflanzenwachstumsmodells die direkte Abhängigkeit zwischen Bewirtschaftung, Ertrag und Nachhaltigkeit im Sinne der Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit bzw. der Vermeidung hoher Nitratauswaschung deutlich. Eine nicht angepasste Bewirtschaftung, z.B. Überdüngung und/oder hohe Bewässerung, führt sowohl zu mehr Nitrataustrag als auch zu niedrigerem Ertrag sowie höheren Kosten. Deutlich wird die Unersetzbarkeit des Pflanzenwachstumsmodells durch eine einfache Kostenanalyse. Hierbei konnte die Unrentabilität sehr intensiver Bewirtschaftung und Rentabilität einer zusätzlichen Bewässerung nur unter Berücksichtigung der Nitratauswaschung und klimatischer Gegebenheiten herausgestellt werden. Erst durch das Zusammenspiel von ökologischem und ökonomischem Modell werden die Auswirkungen von Klimavariabilität, Standortbedingung, verschiedenartiger Kultivierung und nachhaltigem Wirtschaften auf das Pflanzenwachstum berechenbar. Eine ökologisch-ökonomische Bewertung, wie die Beurteilung von Auswirkungen bestimmter Klimaelemente (Wasser, Temperatur) auf Pflanzenwachstum und Ertrag, Adaptionsstrategien, effizienter und ressourcenschonender Bewirtschaftung, Rentabilität, Umweltbelastung oder Nachhaltigkeit wird damit letztendlich möglich.
Soil and water conservation are cross-sectional assignments. The respective objectives of the individual interest groups cause conflicts of use and lead to different assessments of the soil's potential. Necessary decisions and the practical implementation of soil and water conservation measures require the use of data. These data, which are both spatial and temporal, characterise past, present and, in the case of predictions, also future environmental conditions. The multitude of relevant data necessitates the use of geographic information systems as an instrument for successful resource management. With the use of problem-oriented case studies, it was possible to show that an improved understanding of the system is necessary for both optimisation of the site-specific resource management within the framework of Precision Farming and for the assessment of local to regional conflicts of use with regard to land usage and soil and water conservation. By changing the method, sufficient respective measures regarding documentation, prevention and risk assessment were able to be introduced and implemented. With the objective of practical implementation of a sustainable resource management, the possibilities of short- to long-term initiation of self-organised systems through the networking of available (geo-)information as well as the respective interest groups involved in the conflict of use formed the focal point of this investigation. The creation of networks linking agriculture, water extractors and nature conservation promotes necessary synergies and emergences, due to increased communication. Not the conveyance of knowledge alone, but rather new forms of understanding cause the interest groups involved to change their behaviour, thus facilitating efficient resource management for the interests of soil and water conservation.