Frühere Auswirkungen des Klimawandels auf Ernteerträge

„Die aktuelle Studie kommt mit verbesserten Methoden und Daten zu dem Ergebnis, dass deutliche Ertragseffekte durch den Klimawandel vermutlich schon sehr viel früher zu erwarten sind als bisher angenommen. Aus meiner Sicht sind diese Ergebnisse plausibel und müssen sehr ernst genommen werden. Im Klartext heißt das: Der Zeitraum für mögliche Anpassungen wird kürzer; der Druck, schnell und entschieden zu handeln, wächst massiv an. Ohne deutliche Veränderungen kann es regional sehr leicht zu Versorgungsengpässen und Hungernöten kommen.“

Auf die Frage, mit welchen Methoden reagiert werden kann, wenn die Effekte bereits in den kommenden 20 Jahren eintreten:
„Den Klimawandel so gut es geht noch aufzuhalten, muss natürlich Top-Priorität bleiben. Gleichzeitig müssen wir aber auch rasch Anpassungsstrategien für die Landwirtschaft entwickeln und umsetzen. Das bedeutet vor allem, vielfältigere Produktionssysteme, auch unter Berücksichtigung neuer beziehungsweise bisher vernachlässigter Kulturarten. Neue Züchtungsmethoden – wie die Genschere – können zudem helfen, Pflanzen gezielt und schnell widerstandsfähiger gegen Hitze, Dürre und anderen Klimastress zu machen. Hier sollten wir weit verbreitete Vorurteile zügig überwinden, denn diese Technologien bieten großes Potential, zur Nachhaltigkeit und Resilienz in der Landwirtschaft beizutragen.“

„Bei uns in den gemäßigten Klimazonen werden die negativen Ertragseffekte durch den Klimawandel viel weniger stark auftreten als in tropischen und subtropischen Regionen. Außerdem sind wir reich, sodass wir bei Ertragsausfällen immer Nahrungsmittel aus anderen Regionen zukaufen können. Ganz anders sieht das in den armen Regionen Afrikas und Asiens aus, wo nicht nur die Ertragsausfälle größer sein werden, sondern auch mehrere Hundertmillionen Kleinbauern direkt von der Landwirtschaft abhängig sind. Auch für diese Situationen müssen schnell Anpassungsstrategien entwickelt werden, wo wir aus Europa unterstützen können. Außerdem müssen wir durch unsere hiesige Produktion natürlich zu einer stabileren Weltversorgungslage beitragen.“

Auf die Frage, warum es so schwierig ist, den Effekt der höheren atmosphärischen CO₂-Konzentration auf das Pflanzenwachstum, der in der Studie als der größte Unsicherheitsfaktor beschrieben wird, zu ermitteln und ob es sich dabei vor allem um ein qualitatives oder ein quantitatives Problem handelt:
„Höhere CO₂-Konzentrationen in der Luft sind an sich für die meisten Pflanzen ertragssteigernd, weil die Photosynthese angekurbelt wird. Allerdings ist dieser Effekte keineswegs linear und hängt auch stark von der Nährstoff- und Wasserverfügbarkeit sowie anderen Klimafaktoren ab, sodass die Prognosen mit Unsicherheit behaftet sind.“

„Ich beurteile den Ansatz der Autor(inn)en ausdrücklich positiv. Sie vergleichen die Auswirkungen des Klimawandels auf den Ertrag mit der Variabilität, die bereits in der jüngeren Vergangenheit auf Grund der Klimavariabilität aufgetreten ist. Der große Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass die Ergebnisse besser vermittelbar sind. Für die meisten Menschen sind langsame Veränderungen der Mittelwerte durch den Klimawandel kaum wahrnehmbar, während sich Extreme – wie die Hitze- und Dürrejahre 2003 und 2018 – sehr gut einprägen. Die Aussage, wann die Effekte des Klimawandels größer werden als die bereits beobachteten Effekte der Klimavariabilität, kann somit – insbesondere von Landwirten – sehr gut interpretiert werden.“

Auf die Frage, inwiefern die Erkenntnis, dass die Effekte bereits innerhalb der nächsten 20 Jahre sichtbar werden, tatsächlich neu sind:
„Für die wissenschaftliche Welt ist diese Aussage sehr wichtig und hat hohen Neuigkeitswert. Voraussetzung dafür, Effekte des Klimawandels auf Erträge mit der bereits beobachteten Variabilität vergleichen zu können, ist, dass Variabilitäten und damit die Auswirkungen von Extremereignissen wie Hitze, Dürre, Staunässe oder Frost realistisch abgebildet werden können. Da gab es bislang noch große Schwierigkeiten, sowohl in den Klimamodellen als auch in der Ertragsmodellierung. Hier konnten die Autoren wichtige Fortschritte nachweisen.“

„Wenn Sie mit Praktikern (Landwirten) sprechen, bestätigen die meisten von ihnen, dass der Klimawandel längst deutlich wahrnehmbar und erfahrbar ist. Die Landwirte reagieren mit vielfältigen Anpassungsmaßnahmen.“

Auf die Frage, mit welchen Methoden reagiert werden kann, wenn die Effekte bereits in den kommenden 20 Jahren eintreten:
„Landwirte sind prinzipiell sehr anpassungsfähig und reagieren schnell auf sich ändernde Klimaverhältnisse, zum Beispiel durch Anbau wärmeliebender Kulturarten, Sortenwahl, Änderung der Aussaattermine, Ausweitung der Bewässerung, veränderte Düngung und Bodenbearbeitung. Die Pflanzenzüchtung entwickelt neue Sorten, die an veränderte Klimaverhältnisse besser angepasst sind und permanent im Feld getestet werden. Diese Anpassungsmaßnahmen wurden in der aktuellen Studie ausdrücklich nicht berücksichtigt, weshalb konkrete Auswirkungen auf die Nahrungsmittelproduktion noch schwer abschätzbar sind.“

Auf die Frage, inwiefern ist es möglich ist, bei Mais die Anbaumengen für die Produktion von Bioenergie so aus den Prognosen auszuschließen, dass keine Verzerrungen bei den Aussagen zur Lebensmittel-Versorgungssicherheit entstehen:
„Mais wird üblicherweise unterschieden in Körnermais (Nutzung hauptsächlich als Nahrungsmittel) und Silomais (Nutzung für Biogas und Tierfutter). Hierfür gibt es unterschiedliche Ertrags- und Anbaustatistiken, sodass sich diese Sektoren prinzipiell trennen lassen.“

Auf die Frage, warum es so schwierig ist, den Effekt der höheren atmosphärischen CO₂-Konzentration auf das Pflanzenwachstum, der in der Studie als der größte Unsicherheitsfaktor beschrieben wird, zu ermitteln und ob es sich dabei vor allem um ein qualitatives oder ein quantitatives Problem handelt:
„Beides. Weizen, Soja und Reis (C₃-Pflanzen) produzieren bei erhöhtem CO₂-Gehalt mehr Biomasse, brauchen aber pro Kilogramm erzeugter Biomasse weniger Wasser. Der Gesamteffekt auf den Wasserbedarf und damit verbundenem Trockenstress ist somit nicht einfach abzuschätzen. Mais (C₄-Pflanze) verfügt über eine höhere Wassernutzungseffizienz, profitiert aber wenig von höherer Biomasseproduktion. In Trockenregionen profitiert Mais aber vom geringerem Wasserbedarf unter höherer CO₂-Konzentration. Interaktionen bestehen zusätzlich zwischen Transpiration der Pflanzen und Hitzestressrisiko. Wenn Pflanzen weniger transpirieren – also weniger Wasser brauchen – entsteht weniger Verdunstungskälte, die vor Hitze schützt. Also ein komplexer Zusammenhang.“

„Es gibt viele Studien, die zeigen, dass die Qualität der Ernteprodukte bei höheren CO₂-Gehalten der Atmosphäre stark beeinträchtigt werden kann – etwa geringerer Proteingehalt, geringerer Vitamingehalt, weniger Mikronährstoffe wie Zink oder Eisen. Es wurde aber auch gezeigt, dass es in der Sensitivität diesbezüglich große Sortenunterschiede gibt, sodass prinzipiell die Züchtung wenig empfindlicher Sorten als vielversprechender Ansatz zur Lösung des Problems betrachtet wird. Es handelt sich also um eine mögliche Anpassungsmaßnahme, die aber in dieser Studie nicht untersucht wurde.“

„Im Vergleich zu den älteren Klimaszenariendaten (CMPI5), die dem vorhergehenden 5. Assessment Report des Weltklimarats (IPCC) zugrunde lagen, legen die neuen Klimaszenarien (CMIP6), die mit verbesserten Klimamodellen generiert wurden, eine beschleunigte Erderwärmung und damit auch eine schnellere Veränderung des globalen Klimasystems nahe als es im 5. IPCC-Sachstandsbericht der Fall war. Und damit auch eine frühere Konfrontation der landwirtschaftlichen Akteure mit potentiell negativen Effekten auf die Produktion beziehungsweise Erträge von Nahrungsmittelkulturen. Dies wiederum hat Konsequenzen für die Planung von Anpassungsmaßnahmen – insbesondere auch für den zeitlichen Spielraum für Pflanzenzüchtung, klimaresiliente Sorten bereitzustellen.“

Auf die Frage, inwiefern sich mit der 0,5°-Gitterauflösung, mit der in der Studie gearbeitet wurde, die Aussage der Studie so treffen lassen:
„Bei globalen Studien zu Folgen des Klimawandels für die Landwirtschaft ist die hier gewählte Grid-Größe adäquat. In Regionalstudien, die mit entsprechend herunterskalierten Klimadaten – die zum Beispiel mit Hilfe eingehängter regionaler Klimamodelle generiert werden – die potentiellen Effekte und entsprechende Anpassungsmaßnahmen auf lokalem Niveau analysieren, arbeitet man mit zehn Kilometer bis einem Kilometer Grid-Größe.“

„Die frühere ‚Time auf Emergence‘ ist in der Tat neu und sehr wichtig für die Planung von Anpassungsmaßnahmen und auch für die geforderte Transformation der Landwirtschaft beziehungsweise der Ernährungssysteme hin zu mehr Klimaneutralität. Was die Unsicherheiten der Modellschätzungen anbetrifft, so ist zu konstatieren, dass ein erheblicher Teil der Reduzierung der Unsicherheiten in den Modellergebnissen auf verbesserte Klimamodelle zurückgeht und weit weniger auf die nur geringe Verminderung der Unsicherheiten bei globalen (gridded) Agroökosystem-Modellen beziehungsweise Ertragsmodellen. Bei letzteren gehen die Ertragsschätzungen individueller Modelle noch weit auseinander. Hier ist noch erhebliche experimentelle Forschung vonnöten, um in Zukunft die formalisierten Beziehungen zwischen extremen Wetterereignissen und Pflanzenwachstums- und ertragsbildenden Prozessen in Modellen realistischer und genauer abbilden zu können.“

Auf die Frage, mit welchen Methoden reagiert werden kann, wenn die Effekte bereits in den kommenden 20 Jahren eintreten:
„Hier bestehen auch – in Ergänzung des von Stefan Siebert Beschriebenen – große Unsicherheiten bezüglich möglicher effektiver Anpassungsmaßnahmen und damit Wirkung auf aktuelle Erträge. Diese gehen vor allem darauf zurück, dass technologischer Fortschritt und Entwicklungssprünge – zum Beispiel bei den Züchtungsmethoden – schwer vorhersagbar sind.“

Auf die Frage, warum es so schwierig ist, den Effekt der höheren atmosphärischen CO₂-Konzentration auf das Pflanzenwachstum, der in der Studie als der größte Unsicherheitsfaktor beschrieben wird, zu ermitteln und ob es sich dabei vor allem um ein qualitatives oder ein quantitatives Problem handelt:
„Zu dieser, von Stefan Siebert in seinem Statement beschriebenen Komplexität kommt unter anderem noch hinzu, dass sich der Einfluss höherer atmosphärischer CO₂-Konzentrationen je nach Stickstoffdüngungsniveau in Zukunft – je nach Region und Umsetzung von Klimaschutzmaßnahmen – in die eine oder andere Richtung ändern kann, die Wirkung veränderter Klimavariablen auf die Pflanzenerträge moduliert.“

„Für Fachleute bleibt die Entwicklung und stetige Verbesserung beziehungsweise Anpassung von Prognosemodellen – zum Beispiel für Klima, Wetter, phänologische Entwicklungsphasen, den Ertrag von Kulturpflanzen – mit dem Ziel, akkurate und verlässliche Projektionen und Vorhersagen zu erreichen, eine große Herausforderung. Auswirkungen des Klimawandels werden in der Regel anhand von Unterschieden im Zeitablauf quantifiziert. Die Simulation von Erträgen erfolgt durch spezielle ‚Pflanzenmodelle‘. Dabei ist der Ertrag landwirtschaftlicher Nutzpflanzen das Ergebnis des Zusammenspiels von Genotyp und Umwelt. Das aus dem Jahr 2014 stammende ‚Global Gridded Crop Model Intercomparison‘ (GGCMI–CMIP5) wurde deutlich verbessert. GGCMI-CMIP6 ist nun in der Lage, einen neuen Standard für globale Ernteertragsprognosen (Weizen, Mais, Reis, Soja) für das 21. Jahrhundert bereitzustellen. Dazu wurden zwölf Pflanzenmodelle mit fünf Klimamodellen kombiniert, und weitere Modellparameter innovativ verbessert.“

„Die Ergebnisse werden sehr kritisch diskutiert. Neben dem CO₂-Effekt beeinflusst der Klimawandel Simulationen des Pflanzenwachstums und der Entwicklung auf verschiedene Weise – veränderte Niederschlagsmuster, extreme Hitze, Dürre, schnellere phänologischen Entwicklung, komplexe ertragsbeeinflussende Prozesse, wie etwa Verringerungen der Photosynthese. Diese Effekte variieren von Modell zu Modell. Der Erfolg dieser Studie zeigt sich auch bei der Standardabweichung der simulierten Ertragsvariabilität: Sie stimmt viel besser mit Beobachtungsdaten überein als bei den älteren Modellen. Dies trägt zu realistischeren Ertragsreaktionen bei.

Auf die Frage, inwiefern sich mit der 0,5°-Gitterauflösung, mit der in der Studie gearbeitet wurde, die Aussage der Studie so treffen lassen:
„Die Auflösung – Grid-Größe von 0,5° – ist angemessen. Es werden alle Produktionsflächen berücksichtigt, die mindestens zehn Hektar groß sind.“

„Die Studie ermittelt den Zeitpunkt des Auftretens der Klimafolgen als ein kritisches Maß für die Risikobewertung. Die Studie indiziert, dass die ‚Time of Emergence‘ (TCIE) für die globale negative Produktivitätsänderung bei Mais ab 2032 eintreten kann. Für temperierte Klimazonen – 81 Prozent Anteil an der Gesamtproduktion – errechnet sich dieser Termin ab 2037. Diese ‚worst case‘-Information ist aus meiner Sicht neu. Das neue Crop-Modell-Ensemble – eine erweiterte Version früherer Modelle, durch Einführung mehrerer neuer Parameter und verbesserten Eingabedaten – führt zu realistischeren ‚Empfindlichkeiten‘ gegenüber Klima und CO₂-Änderungen. Absolute TCIE-Schätzungen sind schwieriger zu interpretieren als relative Vergleiche zwischen Regionen, Kulturpflanzen und insbesondere den älteren mit den neueren Ensembleprojektionen. Die negative Reaktion von Mais ist weitgehend durch eine höhere Erwärmungsempfindlichkeit bedingt.“

Auf die Frage, mit welchen Methoden reagiert werden kann, wenn die Effekte bereits in den kommenden 20 Jahren eintreten
„Das Wissen um den Handlungsbedarf, CO₂-Emissionen zeitnah und weltweit zu reduzieren, besteht in jedem Fall. Die eklatante Schwierigkeit besteht allerdings schon in der praktischen Umsetzung innerhalb eines ‚kurzen‘ Zeitfensters von 10 bis 15 Jahren. Ein konsequenter Kampf gegen Nahrungsmittelverluste beim Anbau, bei der Lagerung, bei der Verarbeitung und gegen Nahrungsmittelverschwendung sind zusätzlich notwendig. Immerhin gehen ein Drittel der weltweit produzierten Nahrungsmittel verloren.“

„Die Lebensmittel-Versorgungssicherheit in Westeuropa ist nicht gefährdet. In Afrika und Lateinamerika ist Körner-Mais traditionell das wichtigste Grundnahrungsmittel. Weltweit werden etwa 60 Prozent davon an Nutztiere verfüttert. Das Produktionsniveau landwirtschaftlicher Produktionssysteme variiert weltweit. Trotz einer oft kritisierten ‚Vermaisung‘ im Sinne einer Monokultur, wird Mais aufgrund hoher Biomasseerträge (Nutztiere/Biogas) auch in Europa (Rumänien, Frankreich, Ungarn) umfänglich angebaut. Die Substitution von Mais erscheint kaum möglich. Andere C₄-Pflanzen wie Sorghumhirsen (Sorghum bicolor) oder Panicum (Panicum miliaceum L.) sind nicht so ertragsstark, jedoch gegenüber suboptimalen Umweltbedingungen (Wassermangel/Hitze) toleranter. Ein Vorteil von Sorgumhirsen ist ihre Fähigkeit, nach kritischen Phasen – bis zu einem bestimmten Niveau, in denen Wachstum und Entwicklung daraufhin ‚eingestellt‘ wurde – ihre Entwicklungsprozesse zu reaktivieren.“

Auf die Frage, warum es so schwierig ist, den Effekt der höheren atmosphärischen CO₂-Konzentration auf das Pflanzenwachstum, der in der Studie als der größte Unsicherheitsfaktor beschrieben wird, zu ermitteln und ob es sich dabei vor allem um ein qualitatives oder ein quantitatives Problem handelt:
„Erhöhte atmosphärische CO₂-Konzentrationen bewirken direkte Veränderungen in den physiologischen Prozessen der Kulturpflanzen - zum Beispiel Photosynthese = Stoffbildung = Ertrag; Respiration = Atmung = CO₂-Abgabe, die mit steigenden Temperaturen zunimmt. Der Kompensationspunkt für CO₂ ist bei C₄-Pflanzen schon bei geringen Konzentrationen erreicht, ab dem die CO₂-Aufnahme zunimmt und dann unabhängig von der CO₂-Konzentration im Plateau etwa gleichbleibt. Bei C₃-Pflanzen nimmt die CO₂-Aufnahme linear mit der CO₂-Konzentration zu, und übersteigt bei höheren CO₂-Konzentrationen die von C₄-Pflanzen. Morphologische Eigenschaften der Blätter – zum Beispiel Anzahl der Spaltöffnungen, Stärke der Mesophyllschicht –, Stickstoff-Versorgung, Stickstoffverwertungseffizienz, Wassernutzungseffizienz beeinflussen dabei die CO₂-Aufnahme von C₃-Pflanzen. Um diese CO₂-Reaktionen darzustellen, werden gängige Pflanzensimulationsmodelle mit einfachen und semi-komplexen Darstellungen der beteiligten Prozesse ergänzt. Es gibt jedoch keinen einheitlichen Ansatz.“