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WP 4: Biogeochemische Modellierung

Abbildung 1. Simulation des C- und N-Gehaltes von Gründlandböden in Graswang unter jetzigen und Klimawandelbedingungen (oben: Gesamtkohlenstoffspeicherung im Boden; unten Gesamtstickstoffspeicherung im Boden; dunkelblau: jetziges Klima & intensive Bewirtschaftung (intensive HE control); hellblau: Klimawandel (versetzter Bodenkern) & intensiv (intensive HE-> LE climate change); grün: jetziges Klima & extensiv (extensive HE control), oliv: Klimawandel (versetzter Bodenkern) & extensiv (extensive HE->LE climate change))
Abbildung 2. Verschiebung des ersten Grünlandschnitts mit den repräsentativen Konzentrationspfaden (RCP) 4.5 und 8.5 basierend auf dem Klimamodel HADGEM2-ES für den Standort Graswang

Nach den ersten Ergebnissen zur Validierung des Pflanzenwachstumsmodells und von Szenarienläufen zu N- und C-Verlusten der SUSALPS-Grünlandstandorte (Abbildung 1) wurde die Szenarienanalyse auf Klimaszenarien bis 100 Jahre in die Zukunft ausgeweitet. Die bisherigen Ergebnisse zeigten, dass C- und N-Vorräte in Grünlandböden unter fortschreitendem Klimawandel tendenziell zurückgehen, die Höhe des Rückgangs aber auch stark vom Düngeregime abhängt. Die Grünlandvegetation ist die Hauptsenke des verfügbaren N und nur geringe umweltrelevante N-Verluste wie Nitratauswaschung und N2O/NO-Emissionen wurden simuliert. Letzteres aufgrund von substanziellen N2-Emissionen durch Denitrifikation.

Für die Klimaszenarienanalysen wurden fünf globale Klimamodelle (GCM‘s) aus dem CMIP5 Ensemble des fünften IPCC Assessment Reports ausgewählt. Auf der Basis dieser Modelle wurde mit Hilfe des stochastischen Wettergenerators LARSWG 100-jährige Klimaszenarien (mit zwei verschiedenen repräsentativen Konzentrationspfaden RCP 4.5 und RCP 8.5) für die zwei SUSALPS-Standorte Graswang und Fendt und den schweizer Grünlandstandort Önsingen erstellt. Die Auswahl fokussierte sich auf globale Klimamodelle, die für den Alpenraum besonders geeignet sind (u. a. die GCM’s GFDL-CM3, HADGEM2-ES und MIROC5).

Unter der Annahme, dass sich aufgrund des Klimawandels die Vegetationsperioden in der Zukunft noch weiter verschieben beziehungsweise erweitern, wurde für LandscapeDNDC ein dynamisch agierender „Farmer“ implementiert. Dieser schneidet und düngt die Grünlandvegetation basierend auf dem Pflanzenwachstum und nicht anhand von fix gesetzten Tagen. Dadurch wird es möglich sein, sinnvolle, an den Klimawandel angepasste Managementoptionen zu modellieren. Erste Ergebnisse zur Verschiebung des ersten Grünlandschnitts zeigen deutlich, besonders in RCP 8.5,  die Notwendigkeit einer an den Klimawandel bzw. das Pflanzenwachstum angepassten Modellierung (Abbildung 2). Die Amplitude dieser Verschiebung wurde mit Hilfe von historischen Phänologiedaten des Deutschen Wetterdienstes (DWD), die bereits in den letzten 25 Jahren einen deutlichen Trend zu früheren ersten Schnitten anzeigen, validiert.