Forschung
Folgenabschätzung mit Hilfe von Pflanzenwachstumsmodellen als Reaktion auf Management, Umweltbedingungen und Klimawandel
Wir verwenden Experimente, analysieren Daten und entwickeln und wenden Pflanzenwachstumsmodelle an, um unser Verständnis von Wachstum und Ertrag von Nutzpflanzen in Reaktion auf den Klimawandel maßstabsübergreifend zu verbessern und die Entwicklung nachhaltiger Pflanzenproduktionssysteme zu unterstützen. Unsere Forschungsschwerpunkte sind in vier Cluster gegliedert.
Cluster 1 - Datengetriebene Modellierung
Unsicherheiten in Modellsimulationen können sich auf Eingabedaten, Modellparameter und/oder Modellalgorithmen beziehen. Bei der Quantifizierung von Ökosystemdienstleistungen wie der Reduktion von Treibhausgasemissionen oder der Nitratauswaschung auf der Grundlage komplexer Modellierungslösungen auf der Teilfeldskala sind die Modellunsicherheiten nach wie vor hoch. Beobachtungen von unbemannten Luftfahrzeugen (UAV), Traktor- oder satellitengestützten Sensoren mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zusammen mit Ensemblesimulationen haben das Potenzial, Modellunsicherheiten auf der Teilfeldskala zu reduzieren und damit räumlich explizite Feldoperationen für Landwirte zu unterstützen. Darüber hinaus können die hochaufgelösten Ertragsinformationen dazu beitragen, die Modellkalibrierung für spezifische Standortbedingungen zu verbessern. Die Ziele von Cluster 1 sind (1) die Verbesserung der Analyse und Interpretation von Fernerkundungsinformationen zum Zwecke der Kalibrierung von Agrarökosystem- und Graslandmodellen und (2) die Erforschung des Potenzials der Datenassimilation zur Verringerung der Unsicherheiten von Modellsimulationen auf Teilfeldskala für die Schätzung von Ökosystemleistungen und Ressourcennutzungseffizienz. Weitere Informationen ...
Cluster 2 - Diversifizierte Anbausysteme
Unterschiedliche Anbausysteme bieten gegenüber konventionellen Monokulturen mit Einzelkulturen zahlreiche Vorteile, darunter höhere Ernteerträge, komplementäre Ressourcennutzung in Zeit und Raum zwischen verschiedenen Arten, verbesserte Unkrautunterdrückung und erhöhte Biodiversität. Die Diversifizierung von Nutzpflanzen kann eine zeitliche (z.B. Zwischenfrüchte, weite Fruchtfolgen) oder eine räumliche Skala (z.B. Pflanzenmischungen, heterogene Felder auf heterogenen Böden) oder beides (Agroforstwirtschaft) haben.
Die Mitarbeiter des Lehrstuhls Allgemeiner Pflanzenbau entwickelt und wendet Pflanzenwachstumsmodelle nicht nur auf konventionelle, sondern auch auf diversifizierte Anbausysteme an, einschließlich Mischkulturen, heterogene Felder, Grasland und Agroforstsysteme. Unser Ziel ist es, die Modellierung einer großen Bandbreite unterschiedlicher Anbausysteme voranzutreiben, einschließlich der Modellierung von Pflanzen- und Wurzelwachstum, Ertrag, Ressourcennutzung (Wasser, Nährstoffe) und Ökosystemdienstleistungen. Bewährte Managementpraktiken und optimale räumlich-zeitliche Feldanordnungen für verschiedene Mischungen von Anbausystemen (z.B. Partner und Proportionen von Kulturpflanzenarten, Reihenabstände, Aussaatdichten) unter verschiedenen Klima- und Bodenbedingungen sollen identifiziert werden. Darüber hinaus arbeitet die Gruppe an der Modellierung von Schädlingen und Krankheiten. Weitere Informationen ...
Cluster 3 - Pflanzenphysiologische Prozesse
Wir entwickeln und verbessern Pflanzenwachstumsmodelle, indem wir die Darstellung ausgewählter physiologischer Prozesse verbessern, um die Beziehungen zwischen Pflanze und Umwelt besser zu charakterisieren. Das Hauptaugenmerk dieses Clusters liegt auf dem Wachstum von Wurzeln und Spross sowie den Wechselwirkungen zwischen Wurzeln und Spross unter verschiedenen Nährstoffbedingungen, Bodentypen und Bodenfeuchtigkeitsbedingungen für eine Vielzahl von Kulturpflanzenarten und Anbausystemen (konventionelle und diversifizierte Anbausysteme). Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der weiteren Verbesserung des Verständnisses der stomatären Funktionen und Gasflüssen (Photosynthese und Transpiration) sowie auf langfristigen strukturellen Veränderungen des Sprosses für Sorten verschiedener Kulturpflanzen wie Weizen und Mais als Reaktion auf Dürre und erhöhtes Ozon. Eine verbesserte Darstellung und Kalibrierung der Blattfotosynthese, der Blatt- und Wurzelmerkmale und der Senke:Quelle-Beziehungen werden in verschiedenen Modellierungs-Subroutinen berücksichtigt und das Wurzel:Spross-Modell weiterentwickeln, das in verschiedenen Maßstäben und für verschiedene Anbausysteme verwendet werden kann. Weitere Informationen ...
Cluster T - Technische Werkzeugentwicklung
Zur Unterstützung der Modellierung und Datenanalyse entwickelt unsere Gruppe verschiedene technische Hilfsmittel. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung der Simulationsplatform Simplace und der Implementierung und Verbesserung bestehender Modelle sowie der Entwicklung neuer Modelle. Für eine größere Flexibilität kann Simplace mit verschiedenen Ein- und Ausgabedatenformaten umgehen und bietet Schnittstellen zu gängigen Programmiersprachen (R, Python, Matlab, Julia). Dies ermöglicht es uns, Simplace-Modelle mit anderen Frameworks zu koppeln oder sie mit Sensitivitätsanalyse, Kalibrierung oder Datenassimilationsverfahren zu kombinieren. Wir stellen Skripte und Toolchains zur Verfügung, um die Prozessierung und die Analyse von Experimental- und Modelldaten vom feldmaßstab bis zum globalen Maßstab zu automatisieren. Weiter bieten wir Schulungsseminare an, um die technischen Fähigkeiten der Gruppenmitglieder und anderer interessierter Benutzer zu verbessern und unsere Kenntnisse der technischen und mathematischen Aspekte der Pflanzenwachstumsmodellierung und Datenanalyse zu erweitern. Weitere Informationen ...