Valorisierung und Integration von Daten für Agrarlandschaften, Umwelt und AgrarPolitik

Hintergrund und Zielsetzung

Das Projekt VIDALEAP befasst sich mit der Erhebung, Harmonisierung und Nutzbarmachung agrar- und umweltbezogener Daten, um evidenzbasierte Politikgestaltung sowie nachhaltiges Management in Agrarlandschaften in Deutschland zu unterstützen. Ziel des Projekts ist es, neue methodische, technische und Daten-Grundlagen für eine integrierte Erfassung und Bewertung von Agrarlandschaften in Deutschland zu schaffen. Dazu werden vielfältige Datenquellen – von Fernerkundung und Wetterdaten über Verwaltungsdaten bis hin zu Biodiversitätsbeobachtungen – zusammengeführt, harmonisiert und in innovative Indikatoren überführt. Diese dienen der Bewertung von Landnutzungsintensität, Artenvielfalt, Emissionen und Klimarisiken und liefern eine datenbasierte Grundlage für eine integrierte Umwelt-, Klima- und Agrarpolitik.

Ein zentrales Anliegen von VIDALEAP ist es, Daten zusammenführen und zu harmonisieren, um Zusammenhänge zwischen landwirtschaftlicher Praxis und Umweltwirkungen besser zu analysieren und darzustellen, zum Beispiel wie sich Landnutzungsintensität auf Artenvielfalt oder Nährstoffflüsse auswirkt. Gleichzeitig werden Datenprodukte entstehen, die für politische Entscheidungsprozesse nutzbar sind, zum Beispiel bei der Bewertung agrarpolitischer Maßnahmen oder der Entwicklung klimaresilienter Anbaustrategien. Mit der Konzeption eines Forschungsdatenzentrums beginnt VIDALEAP mit der Etablierung langfristiger Strukturen für die gemeinsame Nutzung administrativer Agrardaten. So leistet das Projekt einen wichtigen Beitrag zur datenbasierten Steuerung der Agrar- und Umweltpolitik in Deutschland – wissenschaftlich fundiert, praxisnah und zukunftsorientiert.

Vorgehensweise

VIDALEAP setzt sich zusammen aus drei Modulen, die wesentliche Themen und Herausforderungen einer nachhaltigen Transformation der Landwirtschaft behandeln. Im Fokus steht hierbei die Verbesserung der Datengrundlage für Monitoring und Evaluierung in den Themenbereichen Biologische Vielfalt, Düngung und Klimaresilienz.

Daten und Methoden

Modul 1: MonBioLa - Monitoring der biologischen Vielfalt und der nachhaltigen Landnutzung in Agrarlandschaften

MonBioLa baut auf den Arbeiten des Thünen-Instituts im Projekt MonViA auf und entwickelt Biodiversitäts-Indikatoren für die Lebensraumvielfalt weiter. Der Fokus liegt auf der Erarbeitung von datenbasierten Lösungen für übergreifende Indikatoren der Lebensraumvielfalt (Komposit-Indikatoren) sowie der Integration von heterogenen Datenquellen (nationale/regionale Agrarstatistiken, Erdbeobachtung, Feldstudien, räumliche Informationen über die landwirtschaftliche Landnutzung, Agrarumweltmaßnahmen aus InVeKoS) für ein räumlich, zeitlich und semantisch konsistentes flächendeckendes Bild der landwirtschaftlichen Bodennutzung und ihrer Veränderungen. Aufbauend auf den Komposit-Indikatoren werden die Beziehungen zwischen Lebensraumvielfalt und Zustand sowie Veränderungen der organismischen Artenvielfalt (bspw. der Agrarvögel) auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen untersucht.

Modul 2: MonWiD - Monitoring zur Wirkung der Düngeverordnung

MonWiD ist eng mit den Thünen-Projekten RELAS, RELAS II und INDUS verzahnt, in denen verschiedene räumliche Indikatoren der landwirtschaftlichen Produktion ermittelt werden, die für eine Bewertung der Wirkung der Düngeverordnung auf die Gewässerqualität herangezogen werden können. Ähnlich wie in MonBioLa werden zu diesem Zweck Daten unterschiedlicher Auflösung und Herkunft – zum Beispiel aus der Agrarverwaltung oder der Agrarstatistik – integriert und in einschlägige Modelle und Algorithmen eingespeist. Das Indikatorenset erlaubt es dann, die räumlich-zeitliche Veränderung z. B. von Nährstoffbilanzen oder der Bodenbedeckung gemeinsam zu betrachten und zu möglichen Bestimmungsgrößen dieser Entwicklung in Beziehung zu setzen. Die Arbeiten legen die Grundlage, um Instrumente des Gewässerschutzes frühzeitig hinsichtlich ihrer Effektivität zu bewerten.

Modul 3: MonOKlim - Monitoring und Optimierung der Anbaustrukturen im Klimawandel

MonOKlim baut auf den Arbeiten des Thünen-Instituts im Rahmen des Projekts ModOKlim auf und strebt eine Weiterentwicklung des Konzepts optimierter Anbauportfolios zur Verbesserung der Resilienz gegenüber Extremwetterereignissen an. Hierfür werden mit Hilfe statistischer Methoden die Beziehungen zwischen Wetterereignissen, Erträgen und Klimaauswirkungen abgebildet. Auf Basis landwirtschaftlicher Betriebsmodelle werden anschließend optimale Anbauportfolios für verschiedene Standorte und Betriebstypen unter verschiedenen Klimaszenarien abgeleitet.

In allen Modulen werden ausgewählte Indikatoren und die zugrunde liegenden Algorithmen so dokumentiert und aufbereitet, dass sie – unter Wahrung von datenschutzrechtlichen Vorgaben – der (Fach-) Öffentlichkeit in Form von Daten- und Codepublikationen, nach den Prinzipien von Open Science und FAIR Data, zugänglich gemacht werden können.