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Analyse der geoökologischen Steuerungsfaktoren für die Verbreitung von Waldstandorten und diskontinuierlichem Permafrost unter den Einflüssen von Waldbränden, Waldnutzung und Klimaentwicklung in den Waldsteppen der zentralen Mongolei

Trockenphasen, Waldbrände und nicht-nachhaltige Nutzung haben in den letzten Jahrzehnten zu einem erheblichen Verlust an Waldfläche in der Mongolei geführt. Dieser weiterhin fortschreitende Verlust verläuft nicht gleichförmig. Es ist eine deutliche Differenzierung durch verschiedene Faktoren erkennbar, insbesondere durch Topographie, Hydrologie, Permafrost, Bodeneigenschaften und anthropogene Einflüsse. Dieses Projekt zielt auf die Identifikation der Kausalzusammenhänge zwischen der Konstellation der an einem Standort wirksamen geoökologischen und anthropogenen Faktoren einerseits und den Mustern des diskontinuierlichen Permafrosts, der Waldverbreitung, des Auftretens von Waldbränden und der Sukzession der Vegetation nach einem Brand (zurück zu Wald oder aber zu Steppe) andererseits ab. Dabei werden auch gegenseitige Wechselwirkungen (z. B. Permafrost - Wald / Wald - Permafrost) berücksichtigt. Anhand von sechs Hypothesen werden die zugrundeliegenden Kausalketten mittels einer Kombination verschiedener methodischer Ansätze analysiert. Die aktuelle Faktorenkonstellation wird über geomorphologische und bodenkundliche Kartierungen, Vermessung der Verbreitung und Tiefenlage des Permafrosts mittels Georadar, Vegetationsaufnahmen, Analyse von Fernerkundungsdaten, Reliefparametrisierung und Biomassebestimmung erfasst. Im gewählten Untersuchungsgebiet im nördlichen Khangai-Gebirge, zwischen der Ortschaft Tosontsengel im Norden und dem Khangai-Hauptkamm im Süden, treten regelmäßig Waldbrände auf. Seit Mitte des letzten Jahrhunderts erfolgt intensiver Holzeinschlag. In natürlichen und anthropogen genutzten Wäldern sowie auf Waldbrandflächen werden die Nutzungs- und Waldbrandgeschichte, Bodeneigenschaften, Tiefenlage des Permafrostes, Hydrologie und Vegetation analysiert. Holzkohle, fossile Böden und äolische Decksedimente dienen in Kombination mit Lumineszenz- und Radiokarbondatierungen zur Rekonstruktion der Wald- und Landschaftsgeschichte in der Zeit vor den intensiven anthropogenen Eingriffen. Diese Rekonstruktion wird zur Ermittlung des Ausmaßes des menschlichen Einflusses innerhalb des Wirkungsgefüges der verschiedenen wirksamen Faktoren auf die Vegetationsmuster herangezogen. Im nächsten Schritt werden die erfassten geoökologischen Parameter geostatistisch ausgewertet. Dabei werden Klima-, Gesteins-, Boden- und Reliefeinflüsse (Exposition, Hangposition, Reliefform etc.) auf Vegetationsmuster herausgearbeitet und auf der Basis von Digitalen Geländemodellen und multispektralen Satellitenszenen flächenhaft modelliert. Anschließend wird geprüft, wie sich diese Ergebnisse mit Satellitendaten mittlerer Auflösung in einen größeren räumlichen Kontext übertragen lassen. Auf Basis der identifizierten Kausalzusammenhänge werden Gebiete mit entsprechenden Gefährdungspotentialen in Bezug auf Trockenstress, Brandgefahr und Sukzessionsbarrieren für fragmentierte Waldstandorte ausgewiesen und Prognosen für die weitere Vegetations- und Permafrostentwicklung erstellt.

Trockenstress-Monitoring von Getreide durch Fernerkundung

Extreme Temperaturen und Wassermangel verursachen Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen. Weltweit werden die Auswirkungen von Trockenstress auf wichtige Feldfrüchten untersucht und Methoden zur Überwachung und zur Früherkennung von Trockenstress und anderen Stressfaktoren untersucht. Damit soll der gezielte. Einsatz agrotechnischer Maßnahmen wie Fruchtwechsel, Düngung, Bodenbearbeitung und Bewässerungsplanung unterstützt werden, um Ernteeinbußen zu verhindern. Ein weiterer Aspekt sind mögliche Auswirkungen der globalen Erwärmung auf die landwirtschaftliche Produktion, die sich zu einem der Hauptthemen der Forschung auf dem Gebiet das Klimawandels entwickeln. Erdbeobachtung von Satelliten aus ermöglicht die rationelle Überwachung des Zustands landwirtschaftlicher Kulturen über große Flächen. lü jüngster Zeit wurden neue Sensorsysteme entwickelt und in Erdumlauf gebracht, die neue Möglichkeiten auch für das Monitoring von Trockenstress landwirtschaftlicher Kulturen eröffnen. Die wesentlichen Merkreale dieser neuen optischen Sensoren sind hohe spektrale Auflösung (kleine Bandbreiten bis 10 nm herunter, eine große Anzahl von Spektralkanälen - bis zu einigen hundert, was im Prinzip Spektroskopie vom Satelliten aus ermöglicht), hohe räumliche Auflösung (Bildelementgrößen am Boden bis 60 cm herunter), und hohe zeitliche Auflösung -(bis zu täglicher Aufnahmemöglichkeit jedes Punktes der Erdoberfläche). Das Ziel dieses Projekts ist es, unter Ausnützung der neuen Möglichkeiten optischer Fernerkundung und der synergistischen Effekte der unterschiedlich Sensortypen Fernerkundungsmethoden zur Erkennung und zur Überwachung von Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen zu entwickeln. Dazu werden physikalische Vegetationsmodelle angepasst und verbessert, die den Zusammenhang zwischen der Trockenstressintensität und Reflexionseigenschaften von Pflanzenbeständen quantitativ beschreiben. Methoden zur Analyse von Fernerkundungsbilddaten unter Verwendung dieser Vegetationsmodelle werden entwickelt. Dabei werden sowohl reflektierte als auch emittierte (thermale) Infrarotstrahlung berücksichtigt. Da es keine Sensoren gibt, die gleichzeitig alle drei der oben angeführten Arten der hohen Auflösung (spektral, räumlich und zeitlich) erfüllen, kommt der Kombination von Daten unterschiedlicher Sensoren besondere Bedeutung zu (image information fusion). Die Methodenwerden für ausgewählte Fruchtarten (Weizen und Mais) unter Anbaubedingungen in Österreich und Deutschland entwickelt und getestet.

Wasserhaushalt Hamburg

Rasterkarten zum Wasserhaushalt, bzw. zur Grundwasserneubildung, berechnet mit mGROWA (FZ Jülich, 2021). Im Webdienst werden 6 Layer gezeigt: - Grundwasserneubildung des hydrolog. Jahres 2019 [Min] - Grundwasserneubildung des hydrolog. Jahres 2008 [Max] - mittlere jährliche Grundwasserneubildung (1991 - 2019) - mittlere jährliche Grundwasserneubildung (1961 - 1990, Klimareferenzperiode) - Direktabfluss Mittlere Rate (1991-2020) - Tatsächliche Verdunstung Mittlere Rate (1991-2020) Beschreibung: Etwa ein Viertel des Niederschlags gelangt in Hamburg über den Boden ins Grundwasser und bildet damit einen erheblichen Anteil unserer täglichen Wasserversorgung und ist ökologische Grundlage für die Vegetation und den Boden als Wasserspeicher. Der übrige Niederschlag wird im Wesentlichen durch Verdunstung und Abfluss ins Sielnetz und in die Gewässer bestimmt. Aktuell werden pro Jahr bei durchschnittlichen Niederschlägen (etwa 770 mm pro Jahr) 136 Millionen Kubikmeter (m³) Grundwasser auf Hamburger Gebiet neu gebildet. Im Trockenjahr 2019 waren es nur 75 Millionen m³, was sich in stark fallenden Grundwasserständen, fehlender Bodenfeuchte und sich durch teilweises Trockenfallen von Gewässern für Tier und Pflanze als Trockenstress auswirkte. Auf die Beobachtung der Entwicklung der Grundwasserneubildung kommt deshalb in Zeiten des Klimawandels besondere Bedeutung zu. Neben klimatischen Veränderungen ist deshalb ein ausgefeiltes Flächen- und Ressourcenmanagement nötig, um der wachsenden urbanen Versiegelung und dem steigenden Wasserverbrauch mit Strategien und Maßnahmen hin zu einem naturnahen Wasserhaushalt entgegenzuwirken. Datengrundlagen und Methodik: Grundlage für die Berechnung und Darstellung von flächen- und zeitlich differenzierten Rasterkarten der verschiedenen Wasserhaushaltskomponenten ist das rasterzellenbasierte Wasserhaushaltsmodell mGROWA des Forschungszentrums Jülich. In mGROWA wurden zunächst standortbezogen auf Basis der jeweiligen Niederschlagsmengen und klimatischen Einflussgrößen die tatsächliche Verdunstung und der Gesamtabfluss in täglicher Auflösung mit einer Zellengröße von 25 x 25 m berechnet. Die berechneten Tageswerte wurden nachfolgend auf langjährig, jährliche und monatliche Zeiträume aggregiert. Danach wurde der Gesamtabfluss auf Basis der Standorteigenschaften in verschiedene Abflusskomponenten aufgeteilt. In der Datenzusammenstellung sind neben den Rasterkarten der potentiellen und tatsächlichen Verdunstung, des Gesamtabflusses und der Standorteigenschaften die Rasterkarten der Abflusskomponenten urbaner Direktabfluss, Sickerwasserrate, Zwischen- und Dränageabflüsse, sowie letztendlich die Grundwasserneubildung enthalten. Im Folgenden dargestellt werden auszugsweise die Karten zum mittleren langjährigen Mittel 1961-1990 (Klimareferenzperiode) und 1991-2019, das Nassjahr 2008 mit sehr großer und das Trockenjahr 2019 mit sehr geringer Neubildung.

Screening genetischer Ressourcen von Kichererbse (Cicer arietinum) und Saat-Platterbse (Lathyrus sativus): Anpassung an den Klimawandel in Deutschland mit alternativen Leguminosen für die menschliche Ernährung, Screening genetischer Ressourcen von Kichererbse (Cicer arietinum) und Saat-Platterbse (Lathyrus sativus): Anpassung an den Klimawandel in Deutschland mit alternativen Leguminosen für die menschliche Ernährung

Übergeordnetes Ziel ist es, genetische Ressourcen von Kichererbse (Cicer arietinum) und Saat-Platterbse (Lathyrus sativus) auf ihre Eignung für den Anbau in Deutschland zu prüfen, um das Kulturartenspektrum für konventionell und ökologisch wirtschaftende Landwirte zu erweitern. Beide Arten sind sehr gut an trockene und warme Klimabedingungen angepasst. Damit stellen sie vielversprechende Alternativen zu verbreitet angebauten Leguminosen wie Erbsen oder Ackerbohnen dar, die aufgrund des Klimawandels zunehmend geringere Ertragsstabilität aufweisen. Im Projekt werden daher für beide Kulturen genetische Ressourcen identifiziert, auf die Eignung für den heimischen Anbau geprüft und selektiert, um interessierten Landwirten geeignete Genotypen zur Verfügung zu stellen. Dabei zielt die Selektion von Kichererbsen auf Standorte mit hohen Wärmesummen ab, während die Saat-Platterbse auch für kühlere Standorte mit leichten Böden geeignet ist, auf denen aufgrund des Klimawandels in Zukunft häufig mit Trockenstress zu rechnen ist. Somit werden im Projekt möglichst umfassend die verschiedenen Klimaregionen in Deutschland abgebildet.

Nutzung von Genomvariation zur Optimierung der stomatären Eigenschaften und zur Schaffung von klimaresistentem und nahrhaftem Reis

Steigende Temperaturen und Wassermangel verringern die Ernteerträge und die Qualität der Ernte in vielen landwirtschaftlichen Regionen. Dieses Problem wird sich durch den Klimawandel voraussichtlich noch verstärken. Wir werden uns in diesem Projekt auf Reis, eine er die wichtigste menschliche Nahrungspflanzen, konzentrieren. Der Anbau von Reis ist wasserintensiv, und vom Klimawandel besonders betroffen. Wir wollen mehrere natürliche genetische Variationen identifizieren und testen, die bereits einige Reis-Landrassen in die Lage versetzen, unter warmen und trockenen Klimabedingungen ausreichend Saatgut zu produzieren. Das Projekt hat die Verbesserung der Klimaresistenz von Nutzpflanzen zum Ziel. Ein Fokus liegt dabei auf der Rolle der Spaltöffnungen. Diese regulierbaren Poren steuern den Wasserverlust aus der Pflanze und sind daher entscheidend für die Verdunstungskälte und die Reaktion auf Trockenstress. Wir haben bereits die Genome von fast eintausend Reissorten untersucht, um eine Liste von 30 Genen mit natürlich vorkommenden Variationen zu identifizieren, die mit Wachstum in schwierigen Umgebungen verbunden sind. Sechs dieser Gene wurden priorisiert, und drei von ihnen sind direkt an der Regulierung der Spaltöffnungen beteiligt. Um herauszufinden, welche dieser Gene am ehesten in der Lage sind, Klimaresilienz zu verleihen, werden wir 200 traditionelle Reissorten, die entweder funktionale oder nicht-funktionale Kopien unserer Zielgene enthalten, untersuchen. Wir werden diese Reissorten sowohl in sorgfältig kontrollierten Umgebungen als auch in tropischen Feldversuchen anbauen und ihre Stressresistenz und ihren Nährstoffgehalt messen. Die Daten aus diesen Experimenten werden nicht nur die genetischen Sequenzen aufzeigen, die von Natur aus mit Hitze- und Dürretoleranz verbunden sind, sondern es auch ermöglichen, mit Hilfe von maschinelles Lernen die Eigenschaften, die die beste Vorhersagen für die Leistung der Pflanzen auf dem Feld erbringen, zu ermitteln. Wir werden die Funktion unserer Zielgene durch genetische Manipulation ihrer Expression verifizieren und durch in silico transkriptomische, physiologische und biochemische Analysen neue genomische Ressourcen für die Reisforschungsgemeinschaft bereitstellen. Schließlich werden wir mit Hilfe von Gene Editing versuchen die gefundene Stressresistenz in stressanfälligen modernen Elitereissorte wiederherzustellen. Um dies zu erreichen, brauchen wir die verschiedenen Fähigkeiten unseres multidisziplinären Teams. Darüber hinaus haben wir ein "Bürgerwissenschaftliches" Programm entwickelt, um die Rolle aller 30 klimaassoziierten Reisgenen neben den vorrangigen Zielgenen zu untersuchen. Zu diesem Zweck werden wir mit Schülern in lokalen Schulen in den USA und Großbritannien zusammenarbeiten. Hierbei werden wir zusätzliche Gene untersuchen und den Schülern und Lehrern die Möglichkeit geben, einen Beitrag zu den internationalen Forschungsbemühungen die den Klimawandel bekämpfen zu leisten.

Dezentrales IoT-System zur Steuerung von Aktorik durch Sensorik im Agrarsektor

Zielsetzung: Das Vorhaben hat das Ziel, ein innovatives, dezentrales IoT-System zu entwickeln, das die Bewässerung und Agrarprozesse im Weinbau sowie in anderen landwirtschaftlichen Betrieben revolutionieren soll. Mithilfe hochmoderner Sensorik und Künstlicher Intelligenz (KI) soll der Trockenstress von Pflanzen in Echtzeit überwacht werden , um datenbasierte, intelligente Bewässerungsentscheidungen zu treffen. Dadurch soll der Wasserverbrauch signifikant reduziert werden - Schätzungen zufolge um bis zu 30 %, was Millionen von Litern Wasser jährlich entspricht. Dies trägt nicht nur zur Schonung wertvoller Süßwasserressourcen bei, sondern schützt auch die Grundwasserqualität und unterstützt die nachhaltige Nutzung von Ressourcen. Der Anlass für das Projekt liegt in den zunehmenden Herausforderungen, vor denen die Landwirtschaft angesichts des Klimawandels steht. Längere Trockenperioden, steigende Temperaturen und die globale Wasserknappheit setzen traditionelle Bewässerungsmethoden unter Druck, die oft ineffizient und verschwenderisch sind. Laut dem Weltwasserbericht der Vereinten Nationen von 2021 werden etwa 69 % des weltweit verfügbaren Süßwassers in der Landwirtschaft genutzt, wobei ineffiziente Praktiken wie Großflächenberegnung erhebliche Verluste verursachen. Besonders in Weinbauregionen führt die übermäßige Nutzung von Wasser zu ökologischen und wirtschaftlichen Problemen. Das Vorhaben möchte diese Problematik adressieren, indem es innovative Technologien einsetzt, die den Wasserverbrauch optimieren und die landwirtschaftliche Produktivität erhöhen. Darüber hinaus verfolgt das Projekt einen umfassenden Ansatz: Neben der Entwicklung und Erprobung von Sensorik und Hardware wird eine KI-basierte Bewässerungssteuerung entwickelt , die in realen landwirtschaftlichen Betrieben getestet wird. Das IoT-System ermöglicht eine präzise und ressourcenschonende Bewässerung in der Landwirtschaft. Dazu werden Sensoren zur Messung von Bodenfeuchtigkeit, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Pflanzenzustand in einer Pilotanlage installiert. Die erfassten Daten werden über eine drahtlose Infrastruktur in eine Cloud übertragen, wo sie verarbeitet und analysiert werden. Eine KI wertet die Daten aus, erkennt Zusammenhänge zwischen den Messwerten und dem Trockenstress der Pflanzen und steuert die Bewässerung automatisch.

Bedarfsgerechte Automatisierung der Freiflächen- und Tröpfchenbewässerungstechnik mittels on-site IOT-Sensorik, unterstützt durch Satellitentechnik, Teilprojekt B

Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.

Bedarfsgerechte Automatisierung der Freiflächen- und Tröpfchenbewässerungstechnik mittels on-site IOT-Sensorik, unterstützt durch Satellitentechnik, Teilprojekt C

Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.

Kornertrag von Weizen unter dem Einfluss von einzelnem oder kombiniertem Hitze- und Trockenstress während verschiedener Wachstumsstadien unter besonderer Berücksichtigung der Source/Sink-Beziehungen

Weltweit wird mit Anstieg der Temperaturen und abnehmendem Wasserangebot gerechnet, was Depressionen in der Pflanzenproduktivität zur Folge hat. Im Feld treten beide Stressoren gleichzeitig auf, jedoch ist über ihren kombinierten Einfluss auf Pflanzen bisher wenig bekannt. Das Kornertragspotential von Weizen, einer relativ Hitze-empfindlichen Pflanze, wird durch drei Parameter bestimmt: Anzahl ährentragender Halme pro Pflanze bzw. pro Fläche, Kornzahl pro Ähre und Einzelkorngewicht. Diese Parameter werden zu den folgenden Wachstumsstadien spezifisch beeinflusst: Bestockung, Schossen, Blüte und Kornfüllung. Somit müssen verschiedene Phasen der Weizenentwicklung untersucht werden, um die entscheidenden Determinanten für die Kornertragsbildung unter Stress zu identifizieren. Bisher konzentrierten sich die meisten Studien auf die Kornfüllungsphase, Untersuchungen zu einzelnen und insbesondere kombinierten Effekten von Hitze- und Trockenstress während des vegetativen Wachstums und zur Blüte sind rar. Unsere vorausgegangene Studie zeigte, dass unter kontinuierlichem Hitzestress die Anzahl an ährentragenden Halmen pro Weizenpflanze stark zunahm. Dieses Potential zur Ertragsstabilisierung konnte nur teilweise ausgeschöpft werden, da der Kornansatz stark reduziert war. Die angelegten Körner zeigten jedoch eine gute Kornfüllung. Source-Limitierung trat nicht auf, aber die Sinkkapazität war reduziert (weniger und kleinere Körner) und vermutlich auch die Sinkaktivität. Dies erfordert weitere Untersuchungen der beteiligten Enzyme, insbesondere der Sauren Invertase, der Plasmalemma H+-ATPase, und der Stärke-Synthase. Im beantragten Projekt wird individueller oder kombinierter Hitze- und Trockenstress zu zwei Weizensorten entweder während des vegetativen Wachstums, zur Blüte oder während der Kornfüllung appliziert. Außerdem werden die Einflüsse von kurzzeitigem Trockenstress während des vegetativen Wachstums auf die Kornertragsentwicklung von während der Blüte gestressten Pflanzen untersucht, und die Fähigkeit der Weizenpflanzen sich nach Stress zu erholen wird ausgewertet. Source- und Sinkstärke werden durch die Untersuchung zahlreicher Parameter charakterisiert, entweder durch Messungen an lebenden Pflanzen oder durch Analysen verschiedener Pflanzenorgane, die in Ernten zum Stadium der Kornfüllung oder zur Vollreife gewonnen werden. Dieses Projekt adressiert die wichtige Frage: welches ist der limitierende Faktor für die Kornertragsbildung, wenn Pflanzen während verschiedener Wachstumsstadien Stress ausgesetzt sind. Diese Kenntnis trägt dazu bei, Merkmale der Resistenz gegen Hitze bzw. Dürre zu identifizieren und kann in Züchtungsprogrammen zur Erhöhung der Ertragsstabilität unter Stress genutzt werden. Die Wasser- und Nährstoffnutzungseffizienzen können verbessert werden, was dem Schutz begrenzter Ressourcen dient und eine nachhaltige Weizenproduktion fördert.

Züchtung von Apfelsorten mit Resistenz gegenüber Klima-bedingtem Stress, Teilprojekt D

Die deutsche Apfelproduktion steht vor einer Vielzahl an Herausforderungen. Nachhaltige Produktion oder auch Ökologisierung der Landwirtschaft und Resilienz gegenüber Auswirkungen des Klimawandels sind nur einige der Forderungen, denen sich die Produzenten neben der wachsenden internationalen Konkurrenz am Markt stellen müssen. Um diesen Forderungen gerecht zu werden und in Deutschland alle Kräfte zu fördern, die sich mit Apfelzüchtung befassen, wird ein Verbund aus institutionellen Züchtern und vielen der derzeit existierenden privaten Züchtungsinitiativen, der Fachgruppe Obstbau im Bundesausschuss Obst und Gemüse und der Fördergemeinschaft Ökologischer Obstbau e.V. (FOEKO) angestrebt, der sich den Herausforderungen gemeinsam stellen will. Dieser Verbund setzt sich als erstes Ziel die Realisierung des Projektes ApRésKlimaStress. In ApRésKlimaStress sollen durch phänotypische Evaluierungen und die Genotypisierung genetischer Ressourcen bei Apfel neue Quellen für Mehltau- und Schorfresistenz identifiziert werden, da nur wenig Resistenzen zur Verfügung stehen, die noch nicht gebrochen sind. Für die Bekämpfung dieser klimarelevanten Schaderreger sind im Erwerbsobstbau bis zu 20 Pflanzenschutzmittelbehandlungen pro Saison notwendig, was den ökologischen Fußabdruck der Produktion deutlich erhöht. Die Züchtung von Sorten mit pyramidisierten Resistenzen gegenüber beiden Schaderregern auch unter Nutzung kolumnarer Apfelsorten, die eine erhöhte Resilienz gegenüber Trockenstress ermöglichen, wird als Möglichkeit gesehen den oben genannten Herausforderungen zu begegnen. Als weitere Resistenzquelle wird auch die Nichtwirtsresistenz von Apfel/Birnenhybriden evaluiert. Ziel ist die Entwicklung von kostengünstigen und einfach umsetzbaren molekularen Markers: KASP-Assays, die von allen Partnern unabhängig, je nach der eigenen Züchtungsstrategie kombiniert und genutzt werden können. Die Umsetzung der Analysen kann dann bei unabhängigen Anbietern beauftragt werden.

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