- Climate Change Centre Austria

Analysing the impacts of regional climate scenarios
on crop and forage yields in Austria
Hermine Mitter1,2, Erwin Schmid1, Martin Schönhart1, Georg Heinrich3, Andreas Gobiet3
1Institute for Sustainable Economic Development, BOKU
2Doctoral School of Sustainable Development, BOKU
3Wegener Center for Climate and Global Change, University of Graz
14. Österreichischer Klimatag:
„Klimawandel, Auswirkungen und Anpassung sowie Vermeidung“
Wien, 4. April 2013
04.04.2013
1
Motivation




enge Wechselbeziehung zwischen Landwirtschaft und Wetter/Klima
hohe Klimasensitivität der landwirtschaftlichen Produktion
regional unterschiedliche Auswirkungen in Österreich
große Unsicherheiten für Landwirtinnen und Landwirte
Ziele:
 räumlich explizite Klimawandel-Impact-Analyse für die
landwirtschaftliche Pflanzenproduktion in Österreich
 Aufzeigen einer Bandbreite von örtlichen Auswirkungen (Unsicherheiten)
04.04.2013
2
ENSEMBLES Klimasimulationen
 ENSEMBLES multi-model ensemble, http://ensembles-eu.metoffice.com/
 Klimasimulationen für ganz Europa mit einer räumlichen Auflösung von
~25 km² für die Jahre 1951-2050
 8 Globale Klimamodelle (GCM), 15 Regionale Klimamodelle (RCM),
19 regionale Klimasimulationen
 1 Emissionsszenario: A1B
 Auswahl von 4 RCMs angetrieben von 4 GCMs
 empirical-statistical downscaling, error-correction approach
GCM-RCM simulation matrix
04.04.2013
3
Source: Heinrich and Gobiet 2011
Auswahl von 4 Regionalen Klimamodellen
 auf Basis der Parameter Temperatur und
Niederschlag, jeweils für Sommer und Winter
 Abdeckung des Streuungsbereiches um
“multi-model median” und damit einer
Bandbreite möglicher klimatischer
Entwicklungen für Österreich
 2 Modelle: überdurchschnittlich wärmer
und feuchter (CNRM_RM4.5, angetrieben
mit APREGE) oder trockener (ETHZ_CLM,
angetrieben mit HadCM3Q0)
 2 Modelle: unterdurchschnittlich wärmer
und feuchter (ICTP_RegCM, angetrieben mit
ECHAM5-r3) oder trockener (SMHI_RCA,
angetrieben mit BCM)
04.04.2013
4
Modellrahmen für bio-physikalische Impact-Analyse
Input Data
Management
Tillage
soil
HRU
high
Cropland
conventional
slope
Intensity
Output
Irrigation
irrigation
Above ground biomass
moderate
Sediment yield
CNRM_RM4.5
Regional Climate
Models
ETHZ_CLM
ICTP_RegCM
Crop Rotations
low
elevation
high
reduced
cover crops
2031-2050
Evapotranspiration
Percolation
Nutrient loads (N, P)
irrigation
moderate
Nutrient uptake (N, P)
Soil organic carbon
…
low
1991-2010
2011-2030
irrigation
low
SMHI_RCA
Periods
Runoff
moderate
high
Crop yield/forage yield
high
Grassland
irrigation
moderate
low
Reference
Bodenbewirtschaftungsverfahren
 „konventionelle“ Bodenbearbeitung:
 Pflug; <15% Ernterückstände auf der Bodenoberfläche vor dem Anbau
 „reduzierte“ Bodenbearbeitung:
 je nach Fruchtfolge kommen konventionelle, reduzierte oder minimale
Bodenbearbeitungsverfahren zum Einsatz
 reduzierte Bodenbearbeitung:
Grubber; vor der Aussaat 15-30% Ernterückstände auf der Bodenoberfläche
 minimale Bodenbearbeitung:
Direktsaat; vor der Aussaat >30% Ernterückstände auf der Bodenoberfläche
 „Winterzwischenfrüchte“:
 Winterbegrünung bei dazu geeigneten Fruchtfolgen
 „angepasste“ Bodenbearbeitung
 Grünlandbewirtschaftung:
 Dünungs- und Beregnungsintensitäten
Definition according to the Conservation6
Technology Information Center (CTIC 2003)
AL: Änderung der Ø TS-Erträge zwischen 1991-2010 und
2031-2050 für 4 RCMs und Bewirtschaftungsverfahren in %
Basis: konventionelle Bodenbearbeitung, hohe Düngungsintensität, Periode: 1991-2010
04.04.2013
7
AL: Änderung der Ø TS-Erträge zwischen 1991-2010 und
2031-2050 bei konventioneller Bodenbearbeitung in %
04.04.2013
8
GL: Änderung der Ø Grünlanderträge zwischen 1991-2010 und
2031-2050 für 4 RCMs und Bewirtschaftungsverfahren in %
Basis: konventionelle Bodenbearbeitung, hohe Intensität, Periode: 1991-2010
04.04.2013
9
GL: Änderung der Ø Grünlanderträge zwischen 1991-2010 u.
2031-2050 bei hoher Bewirtschaftungsintensität in %
04.04.2013
10
Schlussbemerkungen
 Daten-/Modellrahmen für quantitative und räumlich-explizite Analyse




von klimatischen Auswirkungen auf landwirtschaftliche Pflanzenerträge
Darstellung einer Bandbreite von möglichen Veränderungen der
zukünftigen CC Rahmenbedingungen für landwirtschaftliche Betriebe
Bei unveränderter Bewirtschaftung zeigen die Modellergebnisse für
Ackerlandkulturen bei 3 RCMs, für Dauergrünland bei 4 RCMs im
Durchschnitt positive Ertragsentwicklungen bis 2050.
Die Grünlanderträge steigen im Durchschnitt bei allen 4 RCMs stärker
als die Erträge am Ackerland.
regionale Unterschiede! z.B. zeigt sich Ostösterreich als besonders
klimasensitive Region
04.04.2013
11
Schlussbemerkungen
 Bedeutung für Adaptationsmaßnahmen:
 konservierende Bodenbearbeitung führt bei 2 RCMs zu moderaten
Rückgängen, bei 2 RCMs zu moderaten Zunahmen der
durchschnittlichen Kulturpflanzenerträge
 Düngungsintensität hat größeren Einfluss auf die
durchschnittlichen Kulturpflanzen- und Grünlanderträge als
klimatische Änderungen bis 2050
 durch Bewässerung können die durchschnittlichen Kulturpflanzenund Grünlanderträge gesteigert und Ertragsschwankungen
ausgeglichen werden (insbesondere in Ostösterreich)
04.04.2013
12
References
CTIC Conservation Technology Information Center (2003) Conservation Tillage and Plant Biotechnology.
How New Technologies Can Improve the Environment By Reducing the Need to Plow. CTIC, Indiana
Heinrich G and Gobiet A (2011) Uncertainties of Regional Climate Model Projections in ADAPT.AT.
Mitter, H, Kirchner, M, Schmid, E, Schönhart, M (2013) Integrating stakeholder knowledge into biophysical process modelling for agricultural vulnerability assessment on regional scale. Regional
Environmental Change. [submitted]
Mitter, H, Kirchner, M, Schönhart, M, Schmid E (2013) Managing Vulnerability of Cropland to Soil Water
Erosion under Climate Change in Austria. In: Jahrbuch der Österreichischen Gesellschaft für
Agrarökonomie. [submitted]
Mitter, H, Sinabell, F, Schmid, E (2013): Assessing climate change and policy impacts on level and
volatility of national agricultural commodity supplies. International Conference on Climate Change
Effects. [submitted]
Williams JR (1995) The EPIC Model. In: Singh VP (ed) Computer Models of Watershed Hydrology, Water
Resources Publications. Highlands Ranch, Colorado, 909-1000
04.04.2013
13
University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna (BOKU)
Institute for Sustainable Economic Development
Doctoral School of Sustainable Development
Wegener Center for Climate and Global Change, University of Graz
Vielen Dank!
Hermine Mitter, Erwin Schmid, Martin Schönhart, Georg Heinrich, Andreas Gobiet
[email protected] | www.boku.ac.at
04.04.2013
14