Landnutzung
Bedeutung für Mensch und Umwelt
Ausgewählte Ergebnisse der Forschungsstelle Nachhaltige
Umweltentwicklung (FNU) der Universität Hamburg
Hamburg, 17. May 2011 Präsentation der Gruppe von Dr. Uwe Schneider
Herausforderungen
Die Landnutzung kann die nachhaltige Verwirklichung vieler gesellschaftlicher Ziele entscheidend beeinflussen. Dazu zählen die Sicherheit von Nahrungsmitteln, Trinkwasser, Energie, und Klima sowie die Bewahrung von wirtschaftlichen Existenzen, Landschaften und Lebensräumen.
Die bedeutsamen globalen Gesamtwirkungen der Landnutzung sind die Summe von sehr vielen und lokal verschiedenen Kleinwirkungen. Eine optimale Steuerung erfordert das Zusammenspiel von Politikern, Wissenschaftlern sowie wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Interessensverbänden.
Fragestellungen
• Wie lassen sich die verschiedenen gesellschaftlichen Ansprüche an die Landnutzung am besten vereinbaren?
• Wie groß sind die lokalen und globalen Potenziale der Landnutzung für die nachhaltige Produktion von Nahrungsmitteln und erneuerbaren Rohstoffen?
• Wie sollen die Umwelteinflüsse der Landnutzung bewertet werden und wie können Konflikte mit Marktinteressen reduziert werden?
• Welche Rolle spielen nationale und internationale Politikentscheidungen für die Erreichung einer optimalen Landnutzungsentwicklung?
Erreichtes Forschungskapital • Entwicklung mathematischer Modelle und dazugehörender
empirischer Daten zur Analyse der Landnutzung und der Landnutzungsentwicklung
• Verknüpfung von Klima-, Biophysikalischen, Landnutzungs-, und Energiemodellen
• Hohe naturräumliche und technologische Auflösung der Landnutzungsdarstellung und ihrer vielfältigen Umwelteinflüsse mit Einbeziehung von Mitigations- und Anpassungsstrategien
• Globale ökonomische Agrar- und Forstmarktmodellierung (wohlfahrtstheoretisch fundiert) mit endogenen Güterpreisen und endogenen Handelsmengen
• Simultane Analyse von mit der Landnutzung verbundenen Entwicklungszielen
Forschungsthema 1
Entwicklung der Europäischen und globalen Feuchtgebiete
Motivation
Feuchtgebiete sind durch die unvollständige Bewertung ihrer ökologischen und marktexterner Nutzen gefährdet.
Die quantitative Abschätzung der lokal sehr verschiedenen Kosten-Nutzen Bilanzen ist eine wichtige Voraussetzung um die wertvollsten Feuchtgebiete zu erhalten.
Verteilung der Feuchtgebiete
Mit einem räumlich hochaufgelösten geographischen Modell (Schleupner 2010) wurden Zeitreihen von Klima-, Boden-, und Landnutzungsdaten benutzt um die Verteilung der Europäischen Feuchtgebiete zu bestimmen. Die nachfolgenden Grafiken zeigen die Aufgliederung der Feuchtgebiete in verschiedene Typen (Grafik 1-1) und verschiedene Existenzklassen (Grafik 1-2).
Hoch- und Niedermoore
Feuchtwälder
Marsche und Schilfröhrichte
Offene Binnengewässer
Grafik 1-1
Existierende FeuchtgebieteRestaurierbare FeuchtgebieteOffene Binnengewässer
Grafik 1-2
Saisonale Verteilung der Feuchtgebiete
Grafik 1-3 zeigt die saisonale Abweichung der globalen Feuchtgebietsausdehnung vom jährlichen Mittel. Verwendet werden die Monatsmittel der simulierten Ausdehnungen über eine 35-Jahre Simulation, angetrieben mit Temperatur, Niederschlag und potentieller Verdunstung aus den Daten (1958-1999) des WATCH-Projektes. Die numerische Simulation von Feuchtgebieten spiegelt die Schneeschmelze auf der Nordhalbkugel sowie die Regenzeiten in den Tropen wieder und stimmt darin mit Beobachtungen überein. Neben den saisonalen Variationen kann auch die Änderung der Feuchtgebietsausdehnung für andere Klimazustände berechnet werden.
Saisonale Veränderungen der globalen Feuchtgebiete(MPI/Clisap/FNU, Stacke, 2011)
DJF MAM
JJA SON
Grafik 1-3
Feuchtgebiete als Lebensraum
Feuchtgebiete sind Lebensraum für viele bedrohte Tier- und Pflanzenarten. Für 72 der wichtigsten Tierarten (siehe Grafik 1-4) wurden die Lebensraumanforderungen bestimmt und kartiert. Dafür wurden umfangreiche Daten über die historische Verbreitung dieser Arten und Erkenntnisse aus der Populationsbiologie genutzt.
Reptilien
SäugetiereVögel
Amphibien
Grafik 1-4
Geschützte Feuchtgebiete
Ein Teil der Europäischen Feuchtgebiete sind durch existierende Schutzmaßnahmen bereits mehr oder weniger geschützt. Grafik 1-5 gibt einen Überblick über die räumliche Verteilung der Schutzgebiete unter NATURA 2000 – einem von der Europäischen Komission organisierten Naturschutznetzwerk.
15
Grafik 1-5Naturschutzfläche durch Natura 2000 (in %)
Kostensparender LebensraumschutzSchutz von Feuchtgebieten als Lebensraum für wertvolle Tier- und
Pflanzenarten verursacht nicht nur direkte Kosten für die Überwachung und Erhaltung der geschützen Gebiete sondern auch Opportunitätskosten vor allem im landwirtschaftlichen Bereich. Diese Kosten hängen dabei sowohl von lokalen Bedingungen als auch von internationalen Agrarmarktpreisen ab. Je höher die potentiellen Nutzpflanzenerträge sind, desto größer sind die Opportunitätskosten. Die Biodiversitätsnutzen von Schutzgebieten sind ebenfalls heterogen und hängen davon ab, wieviele Arten lokal geschützt werden und wie bedroht diese Arten sind.
Das an der FNU entwickelte Habitatmodell versucht alle diese Einflüsse zu berücksichtigen und die weitere Entwicklung von ökonomisch und ökologisch sinnvollen Schutzplanungen für Europäische Feuchtgebieten zu unterstützen.
Habitatmodell
Das Habitatmodell (Jantke und Schneider 2010) integriert räumlich explizite Daten über:
• die Verteilung von Feuchtgebieten in ganz Europa mit Informationen über den Schutzstatus
• die Lebensraumanforderungen von 70 wichtigen Feuchtgebietsarten
• die landwirtschaftlichen Nutzpflanzenpotenziale• Marktpreise und Nachfragefunktionen für AgrarprodukteFür einen vorgegebenes Schutzziel, kann das Modell die
kostengünstigste Verteilung von Erweiterungen der Schutzgebietsnetzwerke berechnen.
Koordinierung von Schutzmaßnahmen
Grafik 1-6 zeigt Simulationsergebnisse des HABITAT-Modells über den Nutzen von koordinierter Naturraumschutzplanung über taxonomische und Ländergrenzen hinweg.
Bei maximaler Koordinierung der Europäischen Naturschutzräume können bis zu 30% der für ein vorgegebenes Schutzziel nötigen Landfläche eingespart werden. Ein Schutzziel beinhaltet dabei die Anzahl von unabhängigen, nachhaltig lebensfähigen Populationen aller 70 im Habitat-Modell repräsentierten Wirbeltierarten.
EU Naturschutzraumplanung für 70 Wirbeltierarten
0
10
20
30
40
50
60
70
1 5 10 15 20
Anzahl geschützter, unabhängiger, nachhaltig lebensfähiger Populationen
Flä
chen
beda
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Keine Koordinierung
Maximale Koordinierung
Grafik 1-6
Bioenergie und Feuchtgebiete
Grafik 1-7 zeigt Simulationsergebnisse des Europäischen Forst- und Agrarsektoroptimierungsmodells (Schneider et al. 2008, Schleupner und Schneider, 2010).
Die Kosten des Schutzes der Europäischen Feuchtgebiete hängen stark von den politischen Rahmenbedingungen ab. Eine gleichzeitige Einführung von Waldschutz, Bioenergieförderung, und Handelsrestriktion zur Verhinderung von steigenden Nahrungsmittelimporten durch die EU erhöhen die Kosten des Europäischen Feuchtgebietsschutzes beträchtlich.
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20
30
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50
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0 500 1000 1500 2000 2500 3000
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J ährliche Subvention für Feuchtgebiete in Euro/Ha
Geographisches MaximumFreie Abholzung, Wenig Bioenergie, Freier Handel
Minimale Abholzung, Wenig Bioenergie, Freier HandelMinimale Abholzung, Viel Bioenergie, Begrenzter Handel
Grafik 1-7Bioenergie und Feuchtgebiete
Schleupner und Schneider, 2010
ReferenzenJantke, K., C. Schleupner, and U.A. Schneider (2011). "Gap analysis of European wetland species:
priority regions for expanding the Natura 2000 network." Biodiversity and Conservation 20(3):581-605.
Jantke, K. and U.A. Schneider (2010). "Integrating land market feedbacks into conservation planning - a mathematical programming approach." Environmental Modeling and Assessment.
Schleupner, C. and U.A. Schneider (2010). "Effects of bioenergy policies and targets on European wetland restoration options." Environmental Science & Policy 13(8):721-732.
Jantke, K. and U.A. Schneider (2010). "Multiple-species conservation planning for European wetlands with different degrees of coordination." Biological Conservation 143(7):1812-1821.
Schleupner C. (2010) GIS-based estimation of wetland conservation potentials in Europe. In: Taniar, D., Gervasi, O., Murgante, B., Pardede, E. & Abduhan, B. (eds.) Computational Science and its applications. Part I, Springer, pp. 193-209.
Schneider U.A., J. Balkovic, S. De Cara, O. Franklin, S. Fritz, P. Havlik, I. Huck, K. Jantke, A.M.I. Kallio, F. Kraxner, A. Moiseyev, M. Obersteiner, C.I. Ramos, C. Schleupner, E. Schmid, D. Schwab, R. Skalsky (2008), The European Forest and Agricultural Sector Optimization Model – EUFASOM, FNU-156, Hamburg University and Centre for Marine and Atmospheric Science, Hamburg.
Stacke, T. 2011: Development of a dynamical wetlands hydrology scheme and its application under different climate conditions. Dissertation, eingereicht an der Universitaet Hamburg, 145 Seiten.
Forschungsthema 2
Beitrag der Landwirtschaft zur Senkung der Treibhausgaskonzentrationen
Landnutzung und Treibhausgase
Die Landwirtschaft kann drei wesentliche Beiträge zur Senkung der Treibhausgasemissionen leisten:
1. Verringerung der eigenen Emissionen (Methan- und Lachgasemissionen der Tierproduktion, Kohlendioxidemissionen durch Abholzung und Landdegradierung)
2. Erhöhung der Kohlenstoffsenken in Böden wachsenden Wäldern
3. Produktion von emissionsfreundlichen Subsituten für fossile emissionsreiche Roh- und Brennstoffe
Emissionsminderung von Treibhausgasen durch die Landnutzung
Technische Potenziale beschreiben die Einsparungen an Treibhausgasemissionen bei maximalem Einsatz einer bestimmten Technologie ohne Beachtung von Kosten und Marktpreisen.
Ökonomische Potenziale beschreiben die Einsparungen an Treibhausgasemissionen bei optimalem Einsatz einer bestimmten Technologie mit Beachtung von Kosten und Marktpreisen.
Wettbewerbs-Potenziale beschreiben ökonomische Potenziale unter Einbeziehung der Opportunitätskosten von alternativen Emissionsminderungstechnologien.
Ökonomische Potenziale sind in der Regel kleiner als technische Potenziale. Ökonomische Potentiale werden als Funktion von Emissionspreisen dargestellt und sind eine wichtige Grundlage für Klimapolitikverhandlungen.
Agrarsektormodellierung zur Bestimmung von Emissionsminderungspotenzialen
Die an der FNU entwickelten Modelle integrieren:• regional angepasste landwirtschaftliche
Produktionstechnologien sowie geeigneten Optionen für die Minderung von Treibhausgasemissionen
• Naturräumliche Unterschiede der Agrarlandschaft und deren Einflüsse auf die landwirtschaftliche Produktivität
• regional differenzierte Treibhausgaswirkungen für alle Produktionstechnologien
• internationale Agrarmärkte über empirisch ermittelte, preis-endogene Nachfragefunktionen
• Nachfrage nach Energie- und Industrierohstoffen• Politische Steuerinstrumente
Potenziale der Emissionsminderungsoptionen
Grafiken 2-1 bis 2-3 zeigen die ökonomischen und technischen Potenziale der Emissionsminderung von verschiedenen Optionen in der Land- und Forstwirtschaft der USA (Schneider et al. 2007).
Selbst unter hohen Emissionspreisen wird nur ein Teil des gesamten technischen Emissionsminderungspotenzials ökonomisch rentabel. Begrenzt verfügbare Landresourcen führen bei steigender Aufforstung und Bioenergieproduktion zu steigenden Nahrungsmittelpreisen und damit zu steigenden Opportunitätskosten.
Die durch die Vereinten Nationen ermittelten CO2 Emissionen für das Jahr 2008 betrugen 8000 Milliarden tonnen C (Welt) mit einem Anteil der USA von 1600 Milliarden tonnen C.
Bodenkohlenstoffspeicherung durch Pfluglose Bodenbearbeitung
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0 20 40 60 80 100 120 140 160Koh
lens
toff
emis
sion
spre
is (
US
D/t
onne
C)
Bodenkohlenstoffspeicherung (mio tonnen C)
Technisches Potenzial
Ökonomisches Potenzial
Wettbewerbs-Potenzial
Grafik 2-1
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400
500
0 50 100 150 200 250 300
Technical Potential
Ökonomisches Potenzial
Wettbewerbs-Potenzial
Kohlenstoffspeicherung durch Aufforstung von Ackerland
Koh
lens
toff
emis
sion
spre
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US
D/t
onne
C)
Kohlenstoffspeicherung (mio tonnen C)
Grafik 2-2
0
100
200
300
400
500
0 50 100 150 200 250 300 350Emissionsreduktion (mio tonnen C)
Technisches Potenzial
Ökonomisches Potenzial
Wettbewerbs-Potenzial
Koh
lens
toff
emis
sion
spre
is (
US
D/t
onne
C)
Emissionsminderung durchProduktion von Bioenergie
Grafik 2-3
Wettbewerbspotenziale der Vermeidungsoptionen
Grafik 2-4 veranschaulicht den Wettbewerb zwischen den landwirtschaftlichen Optionen zur Treibhausgasverminderung. Niedrige Emissionspreise fördern komplementäre Vermeidungsstrategien (z.B. Bodenkohlenstoffspeicherstrategien) mit relativ geringen Kosten aber auch geringen Vermeidungspotentialen. Die Nahrungsmittelpreise werden nur gering beeinflußt. Höhere Emissionspreise führen zum Einsatz von speziellen Vermeidungsstrategien wie Aufforstung und Bioenergieproduktion. Diese Strategien erreichen höhere Emissionsminderungen aber führen auch zu höheren Nahrungsmittelpreisen (Grafik 2-5).
0
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500
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
Emissionsminderung (mmtce)
CH4 N2O
PflugloseBoden-bearbeitung
Aufforstung
Bioenergie
Koh
lens
toff
emis
sion
spre
is (
US
D/t
onne
C)
Grafik 2-4Wettbewerb von Option zur Minderung der Treibhausgasemissionen
Agrarmarktentwicklung
20
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60
80
100
120
140
160
180
200
220
0 50 100 150 200 250 300
Pre
isin
dex
Kohlenstoffemissionspreis (USD/tonne C)
Nutzpflanzenpreise
Tierproduktpreise
Tierproduktion
NutzpflanzenproduktionNettoexporte vonNutzpflanzen
Grafik 2-5
ReferenzenSchneider, U.A., McCarl, B.A., and Schmid, E. (2007). Agricultural
sector analysis on greenhouse gas mitigation in US agriculture and forestry. Agricultural Systems 94:128-140.
Schneider, U.A. and McCarl, B.A. (2006). Appraising agricultural greenhouse gas mitigation potentials: Effects of alternative assumptions. Agricultural Economics. 35(3):277-287
Schneider, U.A. and McCarl, B.A. (2005). Implications of a carbon-based energy tax for US agriculture. Agricultural and Resource Economics Review 34(2):265-279.
Schneider, U.A. and McCarl, B.A. (2003). Economic potential of biomass based fuels for greenhouse gas emission mitigation. Environmental & Resource Economics 24(4):291-312.
Weitere Forschungsthemen
• Regionale Landnutzungsentwicklung im norddeutschen Raum
• Globale Analyse regional differenzierter Nahrungsmittelproduktion in Abhängigkeit von Bevölkerungs- und Wirtschaftswachstum sowie Energie- und Umweltpolitik
• Einfluss von Pestizidsteuern auf die landwirtschaftliche Produktion und die Wasserqualität (Baumwolle, Indien)