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Modellierung von N2O- und N2-Emissionen aus organischer Düngung

Projekt

Schichtweise Beprobung von flüssig-organisch gedüngten Bodensäulen am Ende eines Inkubationsversuchs (c) Thünen-Institut/AK
Schichtweise Beprobung von flüssig-organisch gedüngten Bodensäulen am Ende eines Inkubationsversuchs (© Thünen-Institut/AK)

Modellierung des Einflusses flüssig-organischer Düngung und zugehöriger Applikationstechnik auf N2O- und N2-Emissionen aus landwirtschaftlichen Böden

Die Düngung mit Gülle und Gärresten führt zu N2O- und N2-Emissionen. Modelle, die die räumliche Dynamik der relevanten Prozesse abbilden, können dabei helfen, die Größenordnung der Emissionen besser vorherzusagen.

Hintergrund und Zielsetzung

Die Applikation flüssig-organischen Düngers auf Ackerböden führt zu Stickstoffverlusten – entweder wird der Stickstoff (N) als Nitrat ausgewaschen oder er entweicht gasförmig als NH3, NO, N2O und N2 aus dem Boden. Diese Verluste beeinträchtigen die N-Effizienz im Ackerbau und tragen zu Treibhauseffekten, Ozonzerstörung in der Stratosphäre und Eutrophierung von Gewässern bei.

Das Ausmaß der Emissionen ist davon abhängig, welche Applikationstechnik verwendet wird und wie organischer Dünger und Boden zusammengesetzt sind. Während die Düngereffekte auf die N-Transformationen einschließlich ihrer gasförmigen Emissionen grundsätzlich bekannt sind, ist ihre Vorhersagbarkeit derzeit noch dürftig, insbesondere weil bisherige Untersuchungen meist nicht die N2-Emissionen quantifizieren konnten und weil die bisherigen Modelle die räumliche Ausbreitung des organischen Düngers im Boden nicht berücksichtigen.

Unser Projekt behandelt die generellen Fragen, a) wie flüssig-organische Dünger und ihre Applikationstechnik die Emissionen von N2 und N2O aus Ackerböden beeinflussen, b) wie optimierte Techniken die Emissionen mindern können und c) wie Modelle verbessert werden müssen, um eine robuste Prognose über die Düngereffekte zu ermöglichen. Um Antworten zu finden, wollen wir Laborexperimente mit organisch gedüngten Böden unter kontrollierten Bedingungen durchführen und mit deren Ergebnissen Prognosemodelle prüfen und verbessern.

Das generelle Ziel unseres Projekts ist es, biogeochemische Modelle für die Vorhersage von N2- und N2O-Emissionen zu testen und zu verbessern. Unser Vorgehen beinhaltet die Evaluierung von Modellen anhand von neuen und bereits vorhandenen Daten. Dabei berücksichtigen wir auch deren räumliche Prozessdynamik.

Die spezifischen Ziele sind wie folgt:

  • Zusammenstellung vorhandener und Erarbeitung neuer Datensätze zum Testen und Kalibrieren vorhandener und verbesserter Modelle.
  • Untersuchung der Effekte durch Düngung mit Gülle und Gärresten unter Variation des pH-Werts im Boden und unter Anwendung verschiedener Applikationstechniken auf N-Transformationen, N2- und N2O-Emissionen sowie auf die jeweiligen Regelfaktoren.
  • Verwendung der Projektdatensätze zur Evaluierung und Kalibrierung ausgewählter biogeochemischer Modelle im Hinblick auf den Einfluss der Applikationstechnik auf N2- und N2O-Emisisonen.
  • Verbesserung und Kalibrierung der Modellmodule für die Nitrifikation und Denitrifikation unter Berücksichtigen der Effekte flüssig-organischer Düngung.
  • Anwendung und Validierung der Modelle mit vorhandenen Felddaten aus anderen Projekten.
  • Prüfung von Strategien zur Minderung von Treibhausgasemissionen durch optimierte Düngung mit Gülle und Gärresten anhand der kalibrierten und verbesserten Modelle.

Zielgruppe

Wissenschaft

Vorgehensweise

Der erste Teil des Arbeitsprogramms beinhaltet kontrollierte Laborversuche. Wir vergleichen die verschiedenen Applikationstechniken in Kombination mit Boden und Düngereigenschaften im Hinblick auf ihre Effekte auf N2- und N2O-Emissionen.

Der zweite Teil beinhaltet die Prüfung und Verbesserung von empirischen und prozessbasierten Modellen auf Basis der experimentellen Daten. Wir werden zunächst ein statisches Modell analysieren, das die räumliche Ausbreitung von Düngerkomponenten berücksichtigt. Ziel ist es zu prüfen, ob seine Algorithmen für die Implementierung in die mechanistischen, numerischen Modelle "DNDC“ und „DeNi model“ geeignet sind. Letztere können den Effekt der Düngerapplikation auf Respiration, Diffusion, Mineralisation und pH-Wert sowie deren Einfluss auf die Emissionen im Zeitverlauf simulieren.

Bislang fehlt den Modellen die Fähigkeit, die starke räumliche Heterogenität der N-Transformationen als Folge der Düngerapplikation abzubilden. Das Implementieren der Algorithmen aus dem statischen Modell soll ermöglichen, dass dieser entscheidende Aspekt modelliert werden kann.

Zuletzt planen wir, die verbesserten Modelle „DeNi Model“ und „Manure-DNDC“ zu verwenden, um Effekte flüssig-organischer Düngung auf N2- und N2O-Emissionen im Ackerbau für realistische Szenarien mit variablen Böden und Klimabedingungen und in Abhängigkeit von Düngereigenschaften zu simulieren. Damit können auch mögliche Optionen geprüft werden, die mithilfe eines optimierten Düngungsmanagements Emissionen reduzieren helfen.  

Struktur des MOFANE-Projekts
Struktur des MOFANE-Projekts (© Thünen-Institut/AK)

Unsere Forschungsfragen

  • Werden anaerobe Prozesse sowie N2- und N2O-Emissionen durch Injektion von Gülle in den Boden im Vergleich zu einer homogenen Einarbeitung verstärkt?
  • Werden N2- und N2O-Emissionen durch verstärkte Aufnahme der mobilen Phase der Gülle in die Bodenmatrix vermindert?
  • Unterschätzen gegenwärtige biogeochemische Modelle die durch Gülledüngung induzierten N2- und N2O-Emissionen wegen des Fehlens von Modellroutinen für die Berücksichtigung der inhomogenen Gülleverteilung im Boden?
  • Ist dieses Problem durch die Implementierung zusätzlicher Kompartimente für Güllefraktionen in den Modellen lösbar?

 

Thünen-Ansprechpartner


Beteiligte Thünen-Partner


Beteiligte externe Thünen-Partner

  • Aahrus University
    (Tjele, Dänemark)
  • Norwegian University of Life Sciences
    (Ås, Norwegen)
  • Justus-Liebig-Universität Gießen
    (Gießen, Deutschland)

Geldgeber

  • Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
    (national, öffentlich)

Zeitraum

6.2019 - 5.2022

Weitere Projektdaten

Projekttyp:
Projektstatus: läuft