DADrought: Datenassimilation von Satellitenbeobachtungen mit dynamischer Landnutzung zur verbesserten Bewertung des landwirtschaftlichen Dürre-Risikos

• Antragsteller: Dr. Roland Baatz
• Fachliche Zuordnung: Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 564094719

Die landwirtschaftliche Produktion ist entscheidend für die Ernährungssicherheit, verbraucht jedoch erhebliche natürliche Ressourcen, darunter etwa 70 % des weltweiten Süßwassers. Angesichts der zunehmenden Häufigkeit und Intensität von Dürreereignissen in Europa besteht ein dringender Bedarf, die Bewertung landwirtschaftlicher Dürre-Risiken und die Vorhersage von Erträgen zu verbessern, um wirtschaftliche Verluste und Ertragseinbußen zu minimieren. Trotz Fortschritten in der Modellierung und Prognose von hydrologischen Prozessen in Agrarökosystem-Modellen bestehen weiterhin erhebliche Herausforderungen, insbesondere bei der effektiven Nutzung von Datenassimilation, um Satellitenbeobachtungen und dynamische Landnutzungsinformationen zu integrieren. Die Hauptproblematik, die in diesem Projekt adressiert wird, ist die unzureichende Nutzung verfügbarer Fernerkundungsdaten. Bestehende Prognosewerkzeuge und Agrarökosystemmodelle berücksichtigen oft keine dynamischen, kulturartenspezifischen Landnutzungsinformationen oder geeignete thermische Daten, wodurch das Potenzial dieser Daten für die Bewertung von Dürre-Risiken nicht vollständig ausgeschöpft wird. Das Projekt "DADrought: Datenassimilation von Satellitenbeobachtungen mit dynamischer Landnutzung zur verbesserten Bewertung des landwirtschaftlichen Dürre-Risikos" zielt darauf ab, diese Herausforderungen durch die Entwicklung eines Rahmens zur Verbesserung der Datenassimilation anzugehen. Wir werden den Nutzen von GSAA-Daten für die Dürre-Risikobewertung bei regionalen Ertragsvorhersagen quantifizieren und ihren Einfluss auf die Genauigkeit von Dürrebewertungen bestimmen. Darüber hinaus werden wir die Machbarkeit untersuchen und Methoden zur Assimilation von Fernerkundungsdaten auf regionaler Ebene entwickeln, um die Integration von Satellitenbeobachtungen in hydrologischen und Agrarökosystemmodelle zu verbessern. Dies erfordert die Entwicklung innovativer Reflexionsmodelle für Vegetationsindizes sowie neuer kulturartspezifischer biophysikalischer Modelle für Landoberflächentemperaturen (LST). Beide Modelle sollen flexibel einsetzbar sein, von der Parzellen- bis hin zur regionalen Ebene. Durch die Bearbeitung und Erschließung dieser Wissenslücken wird das Projekt neues Wissen für das Forschungsfeld zum Themenkomplex landwirtschaftlicher Dürre beitragen, insbesondere bei der Quantifizierung von Dürre-Risikobewertungen und Ertragsprognosen durch verbesserte Datenassimilation. Dabei erfolgt eine enge Zusammenarbeit mit der Wageningen University and Research, deren Expertise in der Simulation von Bodenhydrologie, statistischen Modellierung und Datenassimilation in Agrarökosystemmodellen genutzt wird. Die erwarteten Ergebnisse sollen den Stand der Technik in Simulationssystemen vorantreiben und eine präzisere Quantifizierung von Agrarökosystemzuständen im Hinblick auf Dürre-Risiken ermöglichen, was letztlich eine robustere landwirtschaftliche Planung und Bewirtschaftung unterstützt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen