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Projekt

MonViA: Monitoring der biologischen Vielfalt in Agrarlandschaften


Federführendes Institut BD Institut für Biodiversität

© BMEL

Monitoring der biologischen Vielfalt in Agrarlandschaften

Tiefgreifende Veränderungen in Produktionssystemen und Bewirtschaftungsformen gelten als Ursachen für den Rückgang von Biodiversität. Um diesem entgegenzuwirken, bedarf es einer nationalen Datengrundlage, die Rückschlüsse auf Ursachen-Wirkungsbeziehungen erlaubt.

Hintergrund und Zielsetzung

Rund 50 Prozent der Fläche der Bundesrepublik Deutschland werden landwirtschaftlich genutzt. Deshalb kommt der Landwirtschaft eine bedeutende Rolle für die Erhaltung und Förderung der biologischen Vielfalt zu. Besonders die Art und Weise der landwirtschaftlichen Nutzung und, damit eng verbunden, die Ausgestaltung von Agrarlandschaften gelten als maßgeblich für den Rückgang der biologischen Vielfalt verantwortlich.

Da bestehende Monitoring-Programme nur in begrenztem Umfang wissenschaftlich belastbare Rückschlüsse auf die zugrundeliegenden Ursachen-Wirkungsbeziehungen zulassen, bedarf es einer repräsentativen bundesweiten Datengrundlage. Diese soll eine langfristige Beobachtung von Bestandstrends sowie die Bewertung der Wirkung von agrarumweltpolitischen Maßnahmen zur Förderung der biologischen Vielfalt ermöglichen. 

Ziel des Verbundprojekts MonViA ist es deshalb fundierte Antworten auf folgende Fragen zu geben:

  • Wie entwickelt sich die biologische Vielfalt in offenen Agrarlandschaften unter dem Einfluss der landwirtschaftlichen Produktion, des Landnutzungs- und des Agrarstrukturwandels?
  • Wie wirkt sich die Veränderung der biologischen Vielfalt auf die Leistungsfähigkeit und Stabilität der landwirtschaftlichen Produktionssysteme aus?
  • Wie wirken agrar- und umweltpolitische Maßnahmen auf die biologische Vielfalt?

Zielgruppe

Landwirtschaft, Wissenschaft, Politik

Vorgehensweise

MonViA ist ergänzend zu bestehenden naturschutzfachlichen Monitoring-Ansätzen konzipiert. Das Verbundprojekt startet im Jahr 2019 mit einer 5-jährigen Pilotphase, in der Erfassungsmethoden und innovative Indikatorensysteme für Trendmonitoring-Ansätze und Ansätze für ein vertiefendes Monitoring zu agrarraumspezifischen Fragestellungen entwickelt werden.

MonViA beschäftigt sich neben der Vielfalt und Qualität von Lebensräumen mit verschiedenen Organismengruppen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf funktionellen Gruppen, die für die Leistungsfähigkeit von landwirtschaftlichen Produktionssystemen von besonderer Bedeutung sind (Bestäuber, Schädlinge, Nützlinge, Bodenfauna).

Die wissenschaftliche Konzeption und Entwicklung von MonViA erfolgt durch insgesamt 12 Fachinstitute des Thünen-Instituts und des Julius Kühn-Instituts. Das Informations- und Koordinationszentrum Biologische Vielfalt der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung ist für die Aufbereitung der Ergebnisse für Politik und Öffentlichkeit verantwortlich. Die Gesamtkoordination des Vorhabens liegt beim Thünen-Institut für Biodiversität.   

Links und Downloads

Ausführliche Informationen zu MonViA und zu allen Projekten finden Sie auf der Website des Verbundprojektes: www.agrarmonitoring-monvia.de

Geldgeber

  • Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL)
    (national, öffentlich)

Zeitraum

1.2019 - 12.2024

Weitere Projektdaten

Projektstatus: läuft

Publikationen

  1. 0

    Weber D, Schwieder M, Ritter L, Koch T, Psomas A, Huber N, Ginzler C, Boch S (2024) Grassland-use intensity maps for Switzerland based on satellite time series: Challenges and opportunities for ecological applications. Remote Sensing Ecol Conserv 10(3):312-327, DOI:10.1002/rse2.372

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn067152.pdf

  2. 1

    Klaus F, Ayasse M, Classen A, Dauber J, Diekötter T, Everaars J, Fornoff F, Greil H, Hendriksma HP, Jütte T, Klein A-M, Krahner A, Leonhardt SD, Lüken DJ, Paxton RJ, Schmid-Egger C, Steffan-Dewenter I, Thiele J, Tscharntke T, Erler S, Pistorius J (2024) Improving wild bee monitoring, sampling methods, and conservation. Basic Appl Ecol 75:2-11, DOI:10.1016/j.baae.2024.01.003

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn067619.pdf

  3. 2

    Weber D, Schwieder M, Huber N, Ginzler C, Boch S (2024) Kartierung der Grünlandnutzung aus dem All - methodisches Vorgehen und ökologische Anwendung für die Schweiz. N+L Inside(1):35-39

  4. 3

    Yang J, Schrader S, Tebbe CC (2024) Legacy effects of earthworms on soil microbial abundance, diversity, and community dynamics. Soil Biol Biochem 190:109294, DOI:10.1016/j.soilbio.2023.109294

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn067492.pdf

  5. 4

    Hellwig N, Sommerlandt FMJ, Grabener S, Lindermann L, Sickel W, Krüger L, Dieker P (2024) Six steps towards a spatial design for large-scale pollinator surveillance monitoring. Insects 15(4):229, DOI:10.3390/insects15040229

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn068261.pdf

  6. 5

    Pham V-D, Tetteh GO, Thiel F, Erasmi S, Schwieder M, Frantz D, van der Linden S (2024) Temporally transferable crop mapping with temporal encoding and deep learning augmentations. Int J Appl Earth Observ Geoinf 129:103867, DOI:10.1016/j.jag.2024.103867

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn068235.pdf

  7. 6

    Frank C, Hertzog LR, Klimek S, Schwieder M, Tetteh GO, Böhner HGS, Röder N, Levers C, Katzenberger J, Kreft H, Kamp J (2024) Woody semi-natural habitats modulate the effects of field size and functional crop diversity on farmland birds. J Appl Ecol 61(5):987-999, DOI:10.1111/1365-2664.14604

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn067799.pdf

  8. 7

    Sickel W, Zizka V, Scherges A, Bourlat SJ, Dieker P (2023) Abundance estimation with DNA metabarcoding - recent advancements for terrestrial arthropods. Metabarcoding & Metagenomics 7:e112290, DOI:10.3897/mbmg.7.112290

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn067243.pdf

  9. 8

    Sickel W, Kulow J, Krüger L, Dieker P (2023) BEE-quest of the nest: A novel method for eDNA-based, nonlethal detection of cavity-nesting hymenopterans and other arthropods. Environmental DNA 5(6):1163-1176, DOI:10.1002/edn3.490

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn067323.pdf

  10. 9

    Gönner J von, Herrmann TM, Bruckermann T, Eichinger M, Hecker S, Klan F, Lorke J, Richter A, Sturm U, Voigt-Heucke S, Brink W, Liedtke C, Premke-Kraus M, Altmann C, Bauhus W, Bengtsson L, Büermann A, Dietrich P, Dörler D, Eich-Brod R, et al (2023) Citizen science's transformative impact on science, citizen empowerment and socio-political processes. Socio-ecol pract res 5(1):11-33, DOI:10.1007/s42532-022-00136-4

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065961.pdf

  11. 10

    Pérez-Sánchez AJ, Schröder B, Dauber J, Hellwig N (2023) Flower strip effectiveness for pollinating insects in agricultural landscapes depends on established contrast in habitat quality: A meta-analysis. Ecol Solut Evid 4(3):e12261, DOI:10.1002/2688-8319.12261

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn066651.pdf

  12. 11

    Kasiske T, Dauber J, Harpke A, Klimek S, Kühn E, Settele J, Musche M (2023) Livestock density affects species richness and community composition of butterflies: A nationwide study. Ecol Indic 146:109866, DOI:10.1016/j.ecolind.2023.109866

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065917.pdf

  13. 12

    Ayasse M, Fornoff F, Grabener S, Hoiß B, Hopfenmüller S, Hornby G, König C, Mayr A, Rest M, Reininghaus H, Schlager M, Schmid-Egger C, Seitz H, Sommerlandt FMJ, Tschöpe M, Zobel M (2023) Sammeln von Wildbienen in der Natur - Artenschutzfachliche Argumente : Biodiversität. Düsseldorf: VDI, 19 p, VDI Richtl

  14. 13

    Mupepele A-C, Hellwig N, Dieker P, Klein A-M (2023) What evidence exists on wild-bee trends in Germany? Research protocol for a systematic map. PROCEED, 6 p, DOI:10.57808/proceed.2023.2

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn066671.pdf

  15. 14

    Bowler DE, Bhandari N, Repke L, Beuthner C, Callaghan CT, Eichenberg D, Henle K, Klenke R, Richter A, Jansen F, Bruelheide H, Bonn A (2022) Decision-making of citizen scientists when recording species observations. Sci Rep 12:11069, DOI:10.1038/s41598-022-15218-2

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065060.pdf

  16. 15

    Hellwig N, Schubert LF, Kirmer A, Tischew S, Dieker P (2022) Effects of wildflower strips, landscape structure and agricultural practices on wild bee assemblages - A matter of data resolution and spatial scale? Agric Ecosyst Environ 326:107764, DOI:10.1016/j.agee.2021.107764

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064248.pdf

  17. 16

    Schmidt A, Kirmer A, Hellwig N, Kiehl K, Tischew S (2022) Evaluating CAP wildflower strips: High-quality seed mixtures significantly improve plant diversity and related pollen and nectar resources. J Appl Ecol 59(3):860-871, DOI:10.1111/1365-2664.14102

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064671.pdf

  18. 17

    Schubert LF, Hellwig N, Kirmer A, Schmid-Egger C, Schmidt A, Dieker P, Tischew S (2022) Habitat quality and surrounding landscape structures influence wild bee occurrence in perennial wildflower strips. Basic Appl Ecol 60:76-86, DOI:10.1016/j.baae.2021.12.007

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064531.pdf

  19. 18

    Richter A, Hendriksma HP, Greil H, Gummert A, Kraft M, Ulber L, Redwitz Cv, Chiavassa JA, Lüken DJ (2022) Handreichung : Citizen Science-basiertes Monitoring der Biodiversität in Agrarlandschaften. Braunschweig: Thünen-Institut für Biodiversität, II, 24 p

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065677.pdf

  20. 19

    Schwieder M, Wesemeyer M, Frantz D, Pfoch K, Erasmi S, Pickert J, Nendel C, Hostert P (2022) Mapping grassland mowing events across Germany based on combined Sentinel-2 and Landsat 8 time series. Remote Sens Environ 269:112795, DOI:10.1016/j.rse.2021.112795

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064247.pdf

  21. 20

    Blickensdörfer L, Schwieder M, Pflugmacher D, Nendel C, Erasmi S, Hostert P (2022) Mapping of crop types and crop sequences with combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 data for Germany. Remote Sens Environ 269:112831, DOI:10.1016/j.rse.2021.112831

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064297.pdf

  22. 21

    Richter A (2022) Quality assurance indicators for environmental citizen science : development of indicators for volunteer-based biodiversity monitoring. Fteval journal 53:68-80, DOI:10.22163/fteval.2022.573

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065474.pdf

  23. 22

    Wolters V, Feindt PH, Dauber J, Bahrs E, Finckh M, Graner A, Jaenicke H, Krämer F, Kreuter-Kirchhof C, Schleip I, Schröder S, Tholen E, Wagner S, Wätzold F, Wedekind H, Weigend S, Wolf H, Zander K (2022) Synergien nutzen: Für die Beteiligung des BMEL an der neuen Nationalen Biodiversitätsstrategie. Kurzstellungnahme des Wissenschaftlichen Beirats für Biodiversität und Genetische Ressourcen beim Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. 7 p

  24. 23

    Sietz D, Klimek S, Dauber J (2022) Tailored pathways toward revived farmland biodiversity can inspire agroecological action and policy to transform agriculture. Comm Earth Environ 3:211, DOI:10.1038/s43247-022-00527-1

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065370.pdf

  25. 24

    Hertzog LR, Röder N, Frank C, Böhner HGS, Kamp J (2022) Village modernization and farmland birds: A reply to Rosin et al. (2021). Conserv Lett 15(2):e12874, DOI:10.1111/conl.12874

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065540.pdf

  26. 25

    Lobert F, Holtgrave A-K, Schwieder M, Pause M, Gocht A, Vogt J, Erasmi S (2021) Detection of mowing events from combined Sentinel-1, Sentinel-2, and Landsat 8 time series with machine learning. Grassl Sci Europe 26:123-125

  27. 26

    Tetteh GO, Gocht A, Erasmi S, Schwieder M, Conrad C (2021) Evaluation of sentinel-1 and sentinel-2 feature sets for delineating agricultural fields in heterogeneous landscapes. IEEE Access 9:116702-116719, DOI:10.1109/ACCESS.2021.3105903

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063902.pdf

  28. 27

    Yang J, Wang H, Samad MS, Tebbe CC (2021) Fine-scale temporal monitoring of soil microbial communities at an agricultural field site. Verhandl Gesellsch Ökol 50: 133

  29. 28

    Böhner HGS, Joormann I (2021) Fördermaßnahmen aus Agrarumweltprogrammen. Ökol Wirtschaften 36(4):19-20, DOI:10.14512/OEW360419

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064290.pdf

  30. 29

    Pérez Sánchez AJ, Dauber J (2021) How beneficial are flower strips for biodiversity in European agricultural landscapes? Verhandl Gesellsch Ökol 50: 316

  31. 30

    Hertzog LR, Frank C, Klimek S, Röder N, Böhner HGS, Kamp J (2021) Model-based integration of citizen science data from disparate sources increases the precision of bird population trends. Diversity Distrib 27(6):1106-1119, DOI:10.1111/ddi.13259

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063506.pdf

  32. 31

    Lobert F, Holtgrave A-K, Schwieder M, Pause M, Vogt J, Gocht A, Erasmi S (2021) Mowing event detection in permanent grasslands: Systematic evaluation of input features from Sentinel-1, Sentinel-2, and Landsat 8 time series. Remote Sens Environ 267:112751, DOI:10.1016/j.rse.2021.112751

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064075.pdf

  33. 32

    Schlund M, Lobert F, Erasmi S (2021) Potential of Sentinel-1 time series data for the estimation of season length in winter wheat phenology. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers (ed) IGARSS 2021 - 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium : proceedings ; 12-16 July 2021, Virtual Symposium, Brussels, Belgium. IEEE, pp 5917-5920, DOI:10.1109/IGARSS47720.2021.9554454

  34. 33

    Potts SG, Dauber J, Hochkirch A, Oteman B, Roy DB, Ahrné K, Biesmeijer K, Breeze TD, Carvell C, Ferreira C, Fitzpatrick U, Isaac NJB, Kuussaari M, Ljubomirov T, Maes J, Ngo H, Pardo A, Polce C, Quaranta M, Settele J, et al (2021) Proposal for an EU pollinator monitoring scheme. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 310 p, JRC Techn Rep, DOI:10.2760/881843

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063257.pdf

  35. 34

    Kasiske T (2021) Tagfalter in Agrarlandschaften - Einfluss von Landnutzung und Landschaftsstruktur auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen. Oedippus 39:36-38

  36. 35

    Pe'er G, Bonn A, Bruelheide H, Dieker P, Eisenhauer N, Feindt PH, Hagedorn G, Hansjürgens B, Herzon I, Lomba A, Marquard E, Moreira F, Nitsch H, Oppermann R, Perino A, Röder N, Schleyer C, Schindler S, Wolf C, Zinngrebe Y, Lakner S (2020) Action needed for the EU Common Agricultural Policy to address sustainability challenges. People Nature 2(2):305-316, DOI:10.1002/pan3.10080

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn062144.pdf

  37. 36

    Kühl HS, Bowler DE, Bösch L, Bruelheide H, Dauber J, Eichenberg D, Eisenhauer N, Fernandez N, Guerra CA, Henle K, Herbinger I, Isaac NJB, Jansen F, König-Ries B, Kühn I, Nilsen EB, Pe'er G, Richter A, Schulte R, Settele J, et al (2020) Effective biodiversity monitoring needs a culture of integration. One Earth 3(4):462-474, DOI:10.1016/j.oneear.2020.09.010

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn062813.pdf

  38. 37

    Lindermann L, Dieker P (2020) Hohlräume für die wilden Bestäuber. Bauernzeitg 61(30):24-25

  39. 38

    Eichenberg D, Bernhardt-Römermann M, Bowler DE, Bruelheide H, Conze K-J, Dauber J, Dengler J, Engels D, Fartmann T, Frank D, Geske C, Grescho V, Harter D, Henle K, Hofmann S, Jandt U, Jansen F, Kamp J, Kautzner A, König-Ries B, et al (2020) Langfristige Biodiversitätsveränderungen in Deutschland erkennen - mit Hilfe der Vergangenheit in die Zukunft schauen. Natur Landsch 95(11):479-491, DOI:10.17433/11.2020.50153851.479-491

  40. 39

    Sickel W, Dieker P (2020) Neues Werkzeug: Umwelt-DNA. Bauernzeitg 61(46):22-23

  41. 40

    Schlund M, Erasmi S (2020) Sentinel-1 time series data for monitoring the phenology of winter wheat. Remote Sens Environ 246:111814, DOI:10.1016/j.rse.2020.111814

  42. 41

    Sommerlandt FMJ, Dieker P (2020) Wirksam für die Bienen? Bauernzeitg 61(29):26-27

  43. 42

    Dauber J, Dieker P, Beer H, Schröder S (2019) Auf der Suche nach wissenschaftlich belastbaren Antworten : Monitoring der biologischen Vielfalt in Agrarlandschaften. Dt Bauern Korrespondenz(6):14-15

  44. 43

    Geschke J, Vohland K, Bonn A, Dauber J, Gessner MO, Henle K, Nieschulze J, Schmeller D, Settele J, Sommerwerk N, Wetzel F (2019) Biodiversitätsmonitoring in Deutschland : Wie Wissenschaft, Politik und Zivilgesellschaft ein nationales Monitoring unterstützen können. GAIA 28(3):265-270, DOI:10.14512/gaia.28.3.6

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn061966.pdf

  45. 44

    Dieker P, Dauber J (2019) Biodiversity monitoring schemes and indicators - challenges and feasibilities. In: GfÖ 2019 : Science meets practice ; 49th Annual Meeting of the Ecological Society of Germany, Austria and Switzerland ; University of Münster, 9 - 13 September 2019 ; book of abstracts. Berlin: Gesellschaft für Ökologie, p 550

  46. 45

    Dieker P, Beer H, Schröder S, Dauber J (2019) MonViA - a long term farmland biodiversity monitoring for Germany. In: GfÖ 2019 : Science meets practice ; 49th Annual Meeting of the Ecological Society of Germany, Austria and Switzerland ; University of Münster, 9 - 13 September 2019 ; book of abstracts. Berlin: Gesellschaft für Ökologie, p 553

  47. 46

    Dieker P, Kappes H, Klimek S, Dauber J (2019) Progress in farmland biodiversity monitoring in Germany. In: IALE World Congress 2019 - Nature and society facing the Anthropocene: challenges and perspectives for landscape ecology; 10th World Congress of the International Association for Landscape Ecology (IALE); Milan, 1-5 July 2019; book of abstracts. p 18

  48. 47

    Dauber J (2018) Progress towards a national farmland biodiversity monitoring in Germany. Verhandl Gesellsch Ökol 47/48: 402

  49. 48

    Ronnenberg K, Dauber J, Mitschke A, Ludwig J, Klimek S (2018) Regionally differentiated responses of farmland birds to levels of agricultural intensity. Verhandl Gesellsch Ökol 47/48: 403

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