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Veränderung der Ackerunkrautflora im globalen Wandel - Abschätzung der Beiträge von Klimawandel und Landnutzungswandel durch eine Kombination verschiedener Modellierungsansätze

Antragstellerin Dr. Jana Bürger
Fachliche Zuordnung Ökologie der Landnutzung
Ökologie und Biodiversität der Pflanzen und Ökosysteme
Förderung Förderung von 2015 bis 2021
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 275045554
 
Erstellungsjahr 2021

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Das Projekt hatte zum Ziel, die Wechselwirkungen von Klimawandel und Änderungen in den landwirtschaftlichen Anbaumaßnahmen in Bezug auf die Acker-Unkrautflora zu untersuchen. Dabei sollten verschiedene Modellierungsverfahren eingesetzt werden, um die räumlichen Skalen, in denen diese Faktoren wirken, (regional bzw. kontinental vs. Feldebene) miteinander zu verbinden. Um zukünftige Artenpools abzuschätzen, kann Artverbreitungsmodellierung (SDM) eingesetzt werden. Im Projekt wurde gezeigt, dass SDM genauer und aussagekräftiger für Unkraut-Arten sind, wenn sie ausschließlich mit Daten erstellt werden, die wirklich in landwirtschaftlichen Feldern erhoben wurden, und nicht von anderen Ruderalstandorten. Es wurde eine Datenbank für europäische Unkraut-Erhebungen initiiert, die auch umfangreiche Informationen zum Anbau-Management auf den Erhebungsflächen enthält. Ein Vergleich dieser Datenbank mit ähnlichen Daten aus einem vegetationskundlichen Hintergrund zeigte erhebliche Unterschiede in der Aufnahmemethodik, und daraus folgend in den Ergebnissen, z.B. bezüglich der Artenzahl. Unkraut-Erhebungen aus agronomischem Kontext erweitern somit das Bild über den Status der Biodiversität in europäischen Agrar-Landschaften. Zur Prognose über die Ackervegetation unter veränderten Klima- und Anbaubedingungen auf der Feldebene war im Projekt die Nutzung eines populationsdynamischen Modells vorgesehen. In mehreren Experimenten wurden typische norddeutsche Unkrautarten auf wichtige Eigenschaften ihres Lebenszyklus untersucht, die vom Modell zur Simulation benötigt werden. Der Vergleich zwischen den im Projekt erhaltenen Ergebnisse mit früheren Werten vom Erstellungsort des Modells in Frankreich zeigten, dass die intra-spezifische Variabilität zumindest für einige Parameter so hoch ist, dass vor der Nutzung in Norddeutschland eine umfangreiche Überarbeitung der Parametrisierung notwendig wäre. Das Modell wurde als Teil des Projekts aber auch in einzelnen Aspekten an die Nutzung in der Modellregion Mecklenburg-Vorpommern angepasst, z.B. durch eine Veränderung des Frostmoduls. Andere Anpassungen waren im Projektzeitraum nicht erfolgreich, insbesondere zur veränderten Phänologie in nördlicheren Breiten. Insgesamt haben unsere Arbeiten gezeigt, dass praxisrelevante Prognosen auf eine hohe Anzahl von Daten und Detailreichtum angewiesen sind, um tatsächlich Wechselwirkungen und echte Bedingungen widerzuspiegeln.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • (2018). Merging European arable weed survey datasets – Case study: Increase accuracy of Species Distribution Models. Book of Abstracts 18th European Weed Research Society Symposium, Ljubljana
    Bürger, J., de Mol, F., Fried, G., Gonzáles, J.L. Hernándes Plaza, E., Nečajeva, J., von Redwitz, C.
  • (2019) Collecting European weed survey data from agricultural back-grounds- a plus of data, and a plus of new challenges. 18th Workshop of the German Group on Vegetation DatabasesVegetation Databases and Biodiversity of Cultural Landscapes, Triesdorf
    Bürger, J., Jansen, F.
  • (2020) Alte Daten, neuer Nutzen – Unkrauterhebungen europaweit kombiniert. Julius-Kühn-Archiv 464
    Redwitz, C., Bürger, J.
  • (2020) Arable Weeds and Management in Europe. Short Database Report. Vegetation Classification and Survey 1, 169-170
    Bürger, J., Metcalfe, H., von Redwitz, C., Cirujeda, A., Fogliatto, S., Fried, G., Dostatny, D.F., Glemnitz, M., Gerowitt, B., González-Andújar, J. L., Hernández Plaza, E., Izquierdo, J., Kolářová, M., Ņečajeva, J., Petit, S., Pinke, G., Schumacher, M., Ulber, L. & Vidotto, F.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.3897/vcs/2020/61419)
  • (2020) TRY plant trait database – enhanced coverage and open access. Global Change Biology 26, 119-188
    Kattge, J., Díaz, S., Tautenhahn, S., Werner, G.D.A., …, Bürger, J., … et al.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1111/gcb.14869)
  • (2020): Populations of arable weed species show intra-specific variability in germination base temperature but not in early growth rate. Plos ONE 15, e0240538
    Bürger, J., Malyshev, A.V. & Colbach, N.
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240538)
 
 

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