pflanzliche erzeugung im klimawandel: auswirkungen und ... · figure: average weighted (by growing...
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F. Ewert, S. Siebert
Pflanzliche Erzeugung im Klimawandel:
Auswirkungen und Anpassungen aus Sicht der
Ertragsentwicklung
Institut für Nutzpflanzenwissenschaften und Ressourcenschutz
(INRES), Universität Bonn
http://www.lap.uni-bonn.de
Inhalt
Klimafaktoren und Ertrag
Veränderungen (Klima und Ertrag)
Transiente Veränderungen und extreme Ereignisse
Historische Veränderungen und zukünftige Projektionen
Anpassungsoptionen
Schlussfolgerungen
2
• Temperatur • Phänologische Entwicklung
• Assimilation und Atmung
• Organdifferenzierung
• Seneszenz
• Niederschlag • Wasserhaushalt
• Transpiration (Hitzetoleranz)
• Nährstoffaufnahme
• Seneszenz
• CO2
• Assimilation
• Transpiration
• …
Klimafaktoren und Ertrag
3
Temperatur
• Phänologische Entwicklung
Klimafaktoren und Ertrag
• Assimilation und Atmung
Biomasse
4
• Organanlage und -differenzierung
Klimafaktoren und Ertrag
Temperatur
5
0
2
4
6
8
10
50 100 150 200 250
Days after sowing
LA
I
0
500
1000
1500
2000
2500
50 100 150 200 250
Days after sowing
g m
-2
° Opt. H2O
No H2O
— Simulation
Jamieson and Ewert, 1999
Klimafaktoren und Ertrag
Niederschlag
• Transpiration, assimilation
• Verteilung von Assimilaten
• Seneszenz
6
Temperatur
Veränderungen (Klima)
Figure. Annual anomalies of global land-
surface air temperature (°C), 1850 to 2005,
relative to the 1961 to 1990 mean, updated
from Brohan et al. (2006) in IPCC, 2007.
Figure. Characteristics of the summer 2003
heatwave. a) JJA temperature anomaly with
respect to the 1961–90 mean; b) JJA
temperatures for Switzerland observed
during 1864 to 2003. IPCC, 2007, adapted
from Schär et al., 2004
• Zunahme Extremereignisse
• Zunahme Temperaturmittel
7
Temperatur
Veränderungen (Klima)
Figure. Annual anomalies of global land-
surface air temperature (°C), 1850 to 2005,
relative to the 1961 to 1990 mean, updated
from Brohan et al. (2006) in IPCC, 2007.
Figure. Characteristics of the summer 2003
heatwave. a) JJA temperature anomaly with
respect to the 1961–90 mean; b) JJA
temperatures for Switzerland observed
during 1864 to 2003. IPCC, 2007, adapted
from Schär et al., 2004
• Ertragsvariabilitäten
0
2
4
6
8
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
Year
t/h
a
Figure. Yields of wheat in Europe
between 1961-2004. Source: FAO.
Beispiel Weizen (Europa)
8
Temperatur
Figure. Different changes in temperature distributions
between present and future climate and their effects on
extreme values of the distributions:
(a) effects of a simple shift of the entire distribution
toward a warmer climate;
(b) effects of an increase in temperature variability with no
shift in the mean;
(c) effects of an altered shape of the distribution, in this
example a change in asymmetry toward the hotter part of
the distribution. (Reproduced from Special Report of the IPCC 2007).
• Mögliche Veränderungen in
Mittelwerten und Extremereignissen
Veränderungen (Klima)
9
Temperatur • Beobachtete Veränderungen in
Mittelwerten und Extremereignissen
Veränderungen (Klima)
Figure. Frequency of occurrence (y axis) of local temperature anomalies (relative to 1951–1980 mean) divided by local sd (x
axis) obtained by counting gridboxes with anomalies in each 0.05 interval. Area under each curve is unity.
Figure. June–July–August and December–January–February temperature anomalies (°C) relative to 1951–1980 base period
for areas shown on the right. Number above each map is the colored region’s percent of global area..
Hansen et al., 2012
Saattermin
Chmielewski et al., 2004
Deutschland
Mais Zuckerrübe
Veränderungen (Pflanzenproduktion)
11
Pänologie (Hafer)
Siebert and Ewert, 2012
Deutschland (>6000 stations)
Figure: Phenology observation stations,
1959-2009
• <15 years
• 15-29 years
• < 29 years
Tmean = 0.0308yr - 48.8684
R2 = 0.3131
Tmean = 0.0281yr - 47.227
R2 = 0.3237
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
1959 1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009
Year
Tm
ean (
°C)
Figure: Change in mean temperature (March to August
and annual) between 1959-2009.
Temperaturänderung
March-August
Annual
+1.5 °C (1959-2009)
Veränderungen (Pflanzenproduktion)
12
Sowing = -0.0224yr + 132.79, R2 = 0.0021
Emergence = -0.0358yr + 175.99, R2 = 0.0067
Heading = -0.1895yr + 545.09, R2 = 0.3105
Yellow ripeness = -0.3258yr + 861.15, R2 = 0.4023
Harvest = -0.2105yr + 643.72, R2 = 0.2052
50
75
100
125
150
175
200
225
250
1959 1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009
Year
Da
y o
f th
e y
ea
r
Sowing Emergence Heading Yellow ripeness Harvest
Trend sowing Trend emergence Trend heading Trend yellow ripeness Trend harvest
Siebert and Ewert, 2012
Germany
Figure: Change in observed phenological stages of oat in Germany between 1959-2009.
-14 Tage (Aussaat-Gelbreife)
-17 Tage (Eintritt Gelbreife)
Phänologie (Hafer)
Temperaturänderung
Veränderungen (Pflanzenproduktion)
13
Siebert and Ewert, 2012
Germany
Figure: Temperatures and phenological stages from linear regression equations of oat in Germany
between 1959-2009. ); day length refers to 50.36° N (average latitude of sowing observations)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
45
60
75
90
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120
135
150
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180
195
210
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240
255
Day of the year
Te
mp
era
ture
(°C
)
7
8
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45
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165
180
195
210
225
240
255
Da
yle
ng
th (
hd
-1)
Temperature 1959 Temperature 2009 Daylength
SO EM HE YR HA1959
SO EM HE YR HA2009
-14 Tage (Aussaat-Gelbreife)
-17 Tage (Eintritt Gelbreife)
Phänologie (Hafer)
Temperaturänderung
Veränderungen (Pflanzenproduktion)
SO = sowing;
EM = emergence;
HE = heading;
YR = yellow ripeness;
HA = harvest
14
Siebert and Ewert, 2012
Germany
Figure: Average weighted (by growing area) maturity class computed for the occurrence of heading
(green circles) and ripeness (crosses) for oat cultivars grown in Germany in the period 1973 to 2009.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009
Year
Av
era
ge
we
igh
ted
cla
ss
va
lue
Changes in maturity types
Late
Mid
Early
Avera
ge w
eig
hte
d c
lass v
alu
e
Phänologie (Hafer)
Adaptation ?
• Anbau von früheren Sorten
(keine Anpassung an
Temperaturerhöhung)
Veränderungen (Pflanzenproduktion)
15
Average yields of winter rapeseed in Germany
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Yie
ld (
t yr-1
)
Siebert and Ewert, 2012, in prep
Veränderungen (Pflanzenproduktion)
Ertragsanomalien Können Ertragsanomalien und der Einfluss von Stressoren
verallgemeinert werden (Fruchtarten, Regionen, Zeiträume) ?
Years with largest negative yield anomalies differed among crops
Strong regional differences in the magnitude of negative yield anomalies
Siebert and Ewert, 2012, 2013 Veränderungen (Pflanzenproduktion)
17
Data (DWD): > 1000
weather stations
Drought stress indicators:
• precipitation sum in current year – long-term
mean precipitation sum 1961-1990
• accumulated relative monthly precipitation deficit
• accumulated relative monthly precipitation
surplus
Heat stress indicator: sum of daily max.
temperatures above 30°C • Winter wheat
• Sugar beet
• Winter rapeseed
• Maize (silage)
Siebert and Ewert, 2012
Ertragsanomalien
Veränderungen (Pflanzen…)
Einfluss von Stressoren
18
SL
RP
BWBA
HE
NRW
SH
LS
THSX
SABB
MV
Winter wheat
SL
RP
BWBA
HE
NRW
SH
LS
THSX
SABB
MV
SL
RP
BWBA
HE
NRW
SH
LS
THSX
SABB
MV
SL
RP
BWBA
HE
NRW
SH
LS
THSX
SABB
MV
Silage maize Sugar beet Winter rapeseed
No data -6.0 - -4.5 -4.0 - -3.0 -2.5 - -2.0 -1.5 - -1.0 -0.5 - 0.5 1.0 - 1.5 2.0 - 2.5 3.0 - 4.0 4.5 - 6.0
to wet to dry
Strong regional differences in the impact of precipitation anomalies
Winter crops: long-term mean climate to wet in the western but to dry in eastern Germany
Summer crops: long-term mean climate to dry
Siebert and Ewert, in prep.
Figure: Impact of precipitation anomalies on yield anomalies for different crops in federal states of
Germany for the period 1950-2010. Negative values indicate that long-term mean climate during the
main growing season is to wet and positive values that long-term mean climate is to dry.
Veränderungen (Pflanzenproduktion)
19
State Winter wheat Winter rapeseed Maize Sugar beet
BA JUN JUN, AUG JUL, AUG MAY, JUL, AUG BB JUN, AUG JUN JUL, AUG JUL, AUG BW JUN, AUG JUL, AUG JUL, AUG HE JUN JUN JUL JUL, AUG LS JUN JUL JUL MV JUL, AUG JUL, AUG NRW JUL JUL RP MAY, JUN JUN, AUG JUN, JUL JUL, AUG SA AUG JUN JUL, AUG SH JUL SL AUG AUG JUN, JUL n.a. SX JUN, AUG JUL, AUG JUL TH AUG
GERMANY JUN, AUG JUN JUL, AUG JUL
State I_HAPR I_HMAY I_HJUN I_HJUL I_HAUG I_HSEP I_HOCT
BA 0.00 0.09 1.03 4.75 3.15 0.06 0.00 BB 0.03 0.26 2.10 6.53 3.88 0.14 0.00 BW 0.00 0.17 1.33 5.45 3.96 0.13 0.00 HE 0.00 0.11 0.96 4.80 3.21 0.09 0.00 LS 0.00 0.06 0.90 3.62 2.42 0.04 0.00 MV 0.00 0.05 0.76 2.26 1.54 0.02 0.00 NRW 0.01 0.11 1.15 4.67 3.00 0.09 0.00 RP 0.00 0.14 1.30 5.55 3.71 0.14 0.00 SA 0.02 0.16 1.72 6.29 4.08 0.21 0.00 SH 0.00 0.04 0.44 1.42 0.95 0.00 0.00 SL 0.00 0.06 0.90 4.52 3.24 0.08 0.00 SX 0.01 0.10 1.38 5.26 3.36 0.13 0.00 TH 0.00 0.09 0.77 4.03 2.77 0.10 0.00
GERMANY 0.01 0.11 1.15 4.57 3.01 0.09 0.00
Long-term mean monthly values of heat stress indicator
I_H for federal states and whole Germany for the period
1950-2010 (only cropland considered)
Months in which the correlation coefficient (r) between
yield anomaly and I_H was below -0.25
Mean annual (1950-2010) temperature sum
of daily maximum temperatures above 30°C
(I_H)
Veränderungen (Pflanzenproduktion)
Hitzestress erklärt
Ertragsanomalien nur in den
Regionen, die kaum oder nicht
durch Dürre beeinflusst sind
20
Projektionen
Klimavariabilität
Battisti and Naylor (2009)
Figure. Likelihood (in percent) that future
summer average temperatures will exceed the
highest summer temperature observed on record
for 2090.
Figure. Histogram of summer (June, July, and August)
averaged temperatures (blue) observed from 1900 to 2006 and
(red) projected for 2090 for France. 21
0
20
40
60
80
100
120
140
160
Base A1B Base A1B Base A1B Base A1B
Wheat Maize Rice Soybean
Glo
ba
l are
a u
nd
er risk o
f h
ea
-str
ess
(Mh
a)
Teixeira et al. (2012)
Global impacts of heat stress on 4 major crops
Base line (1971-2000) and A1B (2071-2100)
Szenario-Simulationen (Klimavariabilität)
Projektionen
22
Teixeira et al. (2012)
Global impacts of heat stress
Base line (1971-2000) and
A1B (2071-2100)
Figure. The maximum heat stress intensity within a 30-year simulation in
areas suitable for production. For the baseline climate (Base, 1971–2000)
and the A1B climate change scenario (2071–2100).
Projektionen
Szenario-Simulationen
Lintul 2 (FAST, APES)
• 7 GCMs
• 4 IPCC Szenarien
• 5 Fruchtarten
Angulo et al., 2010
Europa
Agro-climatic Zones
• Winter wheat
• Winter barley
• Sugar beet
• Potatoes
• Maize (silage)
Winter wheat
(1983-2006),
Eurostat
Erträge
Projektionen
24
Szenario-Simulationen
Angulo et al., 2012
Winter wheat,
centered at 2040
Climate and CO2 Climate Climate, CO2 and technology
Lintul 2 (FAST, APES)
• 7 GCMs
• 4 IPCC Szenarien
• 5 Fruchtarten
Projektionen
Bedeutung technologischer Entwicklung
Regional starker Einfluss des Klimawandels (nicht gezeigt)
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Technologische Entwicklung
Adaptation option
• sowing dates
• Change of varieties (season length)
• Change in species (stress adapted)
• Crop diversity (spread of risks)
• Irrigation
• Breeding (drought resistance, …)
• …
Intensivierung
• Düngung
• Pflanzenschutz
• Wachstumsregulatoren
• Mechanisierung
• Bewässrung
Züchtung (Ertragspotential, …)
…
Crop yields in Europe
Adaptation
Pflanzenwachstum
(Modell)
Relative Bedeutung der technologischen Entwicklung
Anpassung an viele Faktoren
• Klima
• …
• Ertrag
• …
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Adaptation
• Saatzeitverschiebung
• Sortenwahl (Vegetationsperiode)
• Artenwahl (angepasste Arten)
• Fruchtartenvielfalt (Risikostreuung)
• Bewässerung
• Bodenbearbeitung (Wasserbilanz)
• Düngung (z.B. Blattdüngung)
Pflanzenbau
Meinke et al., 2009
27
Ewert, 2012
Figure. Simplified representation of the main factors determining yield change and the implication of climate change-anticipating
technologies. The graph illustrates the results reported by Wang et al. 2012) for wheat-maize cropping systems in the North China
Plain. Different yield trends are shown without and with adaptation to climate change and through introduction of the ‘double-delay’
technology which further increased yield
IRTG field trial at Quzhou research station
‘double-delay’ technology
Beispiel North China Plain
Adaptation
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Klimawirkung auf Pflanzenwachstum unterliegt komplexen
physiologische Zusammenhängen
Veränderungen im Klima der letzten Jahrzehnte mit nachweislichen
Einflüssen auf Pflanzenproduktion
Historische Ertragsanomalien variieren räumlich und zeitlich und in
Abhängigkeit von Kulturpflanzen
Anpassungsmöglichkeiten hängen von verschiedenen Faktoren ab
(ökophysiologisch und sozio-ökonomischen)
Diversifizierung von Fruchtfolgen, Anbausystemen
….
Klimawandel > Suche nach neuen Möglichkeiten für die
Pflanzenproduktion
Schlussfolgerungen
29
Danke
Pflanzliche Erzeugung im Klimawandel:
Auswirkungen und Anpassungen aus Sicht der
Ertragsentwicklung
http://www.lap.uni-bonn.de