Das Projektdesign ist ein multidimensionaler Ansatz und kombiniert wissenschaftliche Daten von Habitaten, das Vorhandensein von Insektenarten und Exposition zu Pestiziden mit der sozialen wissenschaftlichen Interaktion unter Mitwirkung von Aktiven vor Ort und lokalen wie nationalen Organisationen und Teilhabern. Der NABU organisiert als Koordinator die Teilhabe als eines der Hauptziele des DINA Projektes. Es soll ein transparentes Teilen der Daten implementiert und ein enger Austausch mit Vertretern aus den untenstehenden Organisationen umgesetzt werden. 1 Naturschutzorganisationen 2 sozialen Teilhabern 3 Verwaltung, Landes- und Bundesministerien 4 Landwirten und deren Verbände 5 Vertretern der Agrochemie 6 Wissenschaftler verschiedener Disziplinen und politischen Wissenschaftlern Diese Komplexität wird in ihrer Breite in Bezug auf Kommunikationsprozesse und erwartetes Management genauso wie durch Koproduktion der Projektpartner realisiert werden. Das Fangen mit Malaisefallen ist eine sehr effektive Methode zum Insektenmonitoring, speziell in Kombination mit Metabarcoding und der manuellen Häufigkeitsabschätzung und wird die bisher komplexesten Daten für das Vorkommen von Insektenarten in Schutzgebieten in Deutschland generieren. Wir sagen voraus, dass die Form, Topographie und Diversität des Habitates eines Naturschutzgebietes die Insektenbiodiversität beeinflusst. Falls diese Biodiversität signifikant zwischen Schutzgebieten mit ähnlichen Habitatvorkommen variiert, gehen wir von einem Einfluss der landwirtschaftlich genutzten Felder in der Nachbarschaft der Gebiete aus. Hierbei nehmen wir an, das verschiedenes Management der genutzten Flächen in unterschiedlich starker Beeinflussung münden wird. Wir sagen weiterhin voraus, dass die Insektendiversität und Häufigkeit mit der Entfernung von Pestizidquellen ansteigen wird und dass sie in weniger exponierten Gebieten höher sein wird als in stark beeinflussten Arealen.
Changes in European agricultural landscapes have gained on intensification in the second half of the last century. Among others, they are driven by global change phenomena such as climate change, demographic change and migration, increasing global bio-energy demands and changing human diets as well as by trade liberalisation, technological progress, and leakage effects of land use policy interventions. Farmers usually respond to such changes by adapting production and land use systems to efficiently utilize and manage their farm resource endowments. However, this process often leads to adverse impacts on the diversity of agricultural landscapes and environmental qualities. EU policies have been formulated as a reaction to singular or sectoral problems (e.g. the Common Agricultural Policy, the Water Framework Directive, the Nitrates Directive, NATURA2000), which are usually differently implemented among member states by using a variety of legislative or incentive based instruments. Consequently, more coordination among policies is required to minimize the trade-offs between different land use policy targets (i.e. land conservation versus boosting biomass production), and between private (adaptive) and societal (mitigative) land use benefits. Mitigation and adaptation are often separately analysed due to the nature of the problem i.e. mitigation is often considered as public good versus adaptation as private or club good. However, it is necessary to consider both in assessing the mutual benefits of cost-effective land uses and farm mitigation and adaptation measures, which mainly depend on spatial heterogeneity of natural and farming conditions. Consequently, it is important to consider bio-physical, ecological, and economic relationships in assessing the mitigative (public) and adaptive (private) potentials and trade-offs of alternative land uses and farm management measures.In this project we implement a data-model-policy fusion concept, which shall guarantee cost-effective mitigation and adaptation of farms and sustainable landscape and biodiversity developments in the context of climate, market, and policy instrument changes. The concept is applied to two case-study landscapes in the Mostviertel region in Austria and contains an integrated spatially explicit modelling framework to simulate the land use changes at field, farm, and landscape level as well as cost-effective farm mitigation and adaptation portfolios. The land use changes are assessed with farm economic, biodiversity, abiotic, and landscape indicators including GIS-modelling and field observations. Biodiversity effects are central in the integrated assessment acknowledging the roles of landscape structure and land use intensity. Geo-referenced land uses and land use attributes are a major interface in the data-model-policy fusion concept. The results will help farmers and regional stakeholders to identify best management practices for climate change mitigation and adaptation i
Im Mekong und Red River Delta (Vietnam) ist die Agrarproduktion zunehmend durch Salzwasserintrusion und damit verbundenen Landnutzungsänderungen bedroht. DeltAdapt untersucht Ursachen und Folgen dieser Landnutzungsänderungen unter sozial- und umweltwissenschaftlichen Gesichtspunkten. Die Bodenwissenschaften der Uni Bonn sind verantwortlich für die Koordination des gesamten Projekts. Wir untersuchen in unserem Teilprojekt, wie sich Bodeneigenschaften durch i) wechselnde Landnutzung (Reis, Reis-Garnelen-Mischsysteme, Aquakultur), ii) den zunehmenden Oberbodenverkauf durch arme Farmer, sowie durch iii) Maßnahmen zur Bodenregeneration mittels Kompostdüngung verändern. Für die Universität der UN und TerrAquat übernehmen wir die Analyse von Agrarchemikalien. Zum besseren Prozessverständnis werden Feldproben entlang von Salzwassergradienten und Chronosequenzen charakterisiert. Prozessraten werden in Mikrokosmen bestimmt, insbesondere zum Einfluss steigender Salinität auf die Dynamik von Nährstoffen, der organischen Bodensubstanz, und ausgewählter Agrochemikalien. Zum Einsatz kommen neben nasschemischen Verfahren moderne spektroskopische und synchrotonbasierte Analysetechniken. Zusammen mit sozialökologischen Erhebungen der anderen Projektpartner erwarten wir uns Hinweise darauf, welche Faktoren zu nicht-nachhaltigen Landnutzungsänderungen in den untersuchten Küstenregionen führen und wie sich die dortigen Agrarsysteme zukunftsfähiger gestalten lassen.