Landnutzungswandel, beispielsweise die Umwandlung von Ackerland in Wald oder von Dauergrünland in Ackerland, verändert die Menge des in Böden gespeicherten organischen Kohlenstoffs. Die Stärke dieses Effekts hängt von der betrachteten Bodentiefe sowie der Art des Landnutzungswandels ab. In dieser Studie kombinierten wir Daten aus der Bodenzustandserhebung Landwirtschaft mit Daten aus der Bodenzustandserhebung im Wald. Mithilfe neuer Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens („data-driven space-for-time“) modellierten wir standortspezifische Effekte des Landnutzungswandels auf die organischen Bodenkohlenstoffvorräte in ganz Deutschland. Dabei stellten wir fest, dass etwa 30 % der landnutzungswandelbedingten Änderungen der Bodenkohlenstoffvorräte im Unterboden unterhalb von 30 cm stattfinden. Außerdem werden durch Landnutzungswandel bedingte Änderungen der Bodenkohlenstoffvorräte maßgeblich vom Bodentyp und vom Niederschlag bestimmt. Die größten Änderungen zeigen sich an Standorten mit flach anstehendem Grundwasser, geringem Skelettanteil und/oder geringem Niederschlag. Unsere Studie unterstreicht die Bedeutung tieferer Bodenprobenahmen für eine präzise Bilanzierung der Bodenkohlenstoffvorräte und zeigt ein theoretisches Potenzial für mehr Klimaschutz durch standortoptimierte Landnutzungsänderungen auf.


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