Landnutzung Bedeutung für Mensch und Umwelt

1. LandnutzungBedeutungfürMensch und Umwelt AusgewählteErgebnisse der ForschungsstelleNachhaltigeUmweltentwicklung (FNU) der Universität Hamburg Hamburg, 17. May 2011 PräsentationderGruppe von Dr. Uwe Schneider

2. Herausforderungen Die Landnutzungkann die nachhaltigeVerwirklichungvielergesellschaftlicherZieleentscheidendbeeinflussen. Dazuzählen die Sicherheit von Nahrungsmitteln, Trinkwasser, Energie, und Klimasowie die Bewahrung von wirtschaftlichenExistenzen, Landschaften und Lebensräumen. Die bedeutsamenglobalenGesamtwirkungenderLandnutzungsind die Summe von sehrvielen und lokalverschiedenenKleinwirkungen. EineoptimaleSteuerungerfordert das Zusammenspiel von Politikern, Wissenschaftlernsowiewirtschaftlichen und gesellschaftlichenInteressensverbänden.

3. Fragestellungen • Wielassensich die verschiedenengesellschaftlichenAnsprüche an die Landnutzung am bestenvereinbaren? • Wiegroßsind die lokalen und globalenPotenzialederLandnutzungfür die nachhaltigeProduktion von Nahrungsmitteln und erneuerbarenRohstoffen? • Wiesollen die UmwelteinflüssederLandnutzungbewertetwerden und wiekönnenKonfliktemitMarktinteressenreduziertwerden? • WelcheRollespielennationale und internationalePolitikentscheidungenfür die ErreichungeineroptimalenLandnutzungsentwicklung?

4. ErreichtesForschungskapital • Entwicklung mathematischer Modelle und dazugehörender empirischer Daten zur Analyse der Landnutzung und der Landnutzungsentwicklung • Verknüpfung von Klima-, Biophysikalischen, Landnutzungs-, und Energiemodellen • Hohe naturräumliche und technologische Auflösung der Landnutzungsdarstellung und ihrer vielfältigen Umwelteinflüsse mit Einbeziehung von Mitigations- und Anpassungsstrategien • Globale ökonomische Agrar- und Forstmarktmodellierung (wohlfahrtstheoretisch fundiert) mit endogenen Güterpreisen und endogenen Handelsmengen • Simultane Analyse von mit der Landnutzung verbundenen Entwicklungszielen

5. Forschungsthema 1EntwicklungderEuropäischen und globalenFeuchtgebiete

6. Motivation Feuchtgebietesinddurch die unvollständigeBewertungihrerökologischen und marktexternerNutzengefährdet. Die quantitative Abschätzung der lokal sehr verschiedenen Kosten-Nutzen Bilanzen ist eine wichtige Voraussetzung um die wertvollsten Feuchtgebiete zu erhalten.

7. VerteilungderFeuchtgebiete Miteinemräumlichhochaufgelöstengeographischen Modell (Schleupner 2010) wurdenZeitreihen von Klima-, Boden-, und Landnutzungsdatenbenutzt um die Verteilung der EuropäischenFeuchtgebietezubestimmen. Die nachfolgendenGrafikenzeigen die AufgliederungderFeuchtgebiete in verschiedeneTypen (Grafik 1-1) und verschiedeneExistenzklassen (Grafik 1-2).

8. Hoch- und Niedermoore Marsche und Schilfröhrichte Offene Binnengewässer Feuchtwälder Grafik 1-1

9. Grafik 1-2 ExistierendeFeuchtgebiete RestaurierbareFeuchtgebiete OffeneBinnengewässer

10. SaisonaleVerteilungderFeuchtgebiete Grafik 1-3 zeigt die saisonale Abweichung der globalen Feuchtgebietsausdehnung vom jährlichen Mittel. Verwendet werden die Monatsmittel der simulierten Ausdehnungen über eine 35-Jahre Simulation, angetrieben mit Temperatur, Niederschlag und potentieller Verdunstung aus den Daten (1958-1999) des WATCH-Projektes. Die numerische Simulation von Feuchtgebieten spiegelt die Schneeschmelze auf der Nordhalbkugel sowie die Regenzeiten in den Tropen wieder und stimmt darin mit Beobachtungen überein. Neben den saisonalen Variationen kann auch die Änderung der Feuchtgebietsausdehnung für andere Klimazustände berechnet werden.

11. Grafik 1-3 SaisonaleVeränderungenderglobalenFeuchtgebiete (MPI/Clisap/FNU, Stacke, 2011) DJF MAM JJA SON

12. Feuchtgebieteals Lebensraum Feuchtgebietesind Lebensraum fürvielebedrohte Tier- und Pflanzenarten. Für 72 der wichtigstenTierarten (sieheGrafik 1-4) wurden die Lebensraumanforderungenbestimmt und kartiert. DafürwurdenumfangreicheDatenüber die historischeVerbreitungdieserArten und ErkenntnisseausderPopulationsbiologiegenutzt.

13. Vögel Säugetiere Amphibien Reptilien Grafik 1-4

14. GeschützteFeuchtgebiete EinTeilderEuropäischenFeuchtgebietesinddurchexistierendeSchutzmaßnahmenbereitsmehroderwenigergeschützt. Grafik1-5 gibteinenÜberblicküber die räumlicheVerteilung der Schutzgebieteunter NATURA 2000 – einem von der EuropäischenKomissionorganisiertenNaturschutznetzwerk.

15. Naturschutzfläche durch Natura 2000 (in %) Grafik1-5

16. KostensparenderLebensraumschutz Schutz von Feuchtgebietenals Lebensraum fürwertvolle Tier- und PflanzenartenverursachtnichtnurdirekteKostenfür die Überwachung und ErhaltungdergeschützenGebietesondernauchOpportunitätskostenvorallemimlandwirtschaftlichenBereich. DieseKostenhängendabeisowohl von lokalenBedingungenalsauch von internationalenAgrarmarktpreisen ab. Je höher die potentiellenNutzpflanzenerträgesind, destogrößersind die Opportunitätskosten. Die Biodiversitätsnutzen von Schutzgebietensindebenfallsheterogen und hängendavonab, wievieleArtenlokalgeschütztwerden und wiebedrohtdieseArtensind. Das an der FNU entwickelteHabitatmodellversuchtalledieseEinflüssezuberücksichtigen und die weitereEntwicklung von ökonomisch und ökologischsinnvollenSchutzplanungenfürEuropäischeFeuchtgebietenzuunterstützen.

17. Habitatmodell Das Habitatmodell (Jantke und Schneider 2010) integrierträumlichexpliziteDatenüber: • die Verteilung von Feuchtgebieten in ganzEuropamitInformationenüber den Schutzstatus • die Lebensraumanforderungen von 70 wichtigenFeuchtgebietsarten • die landwirtschaftlichenNutzpflanzenpotenziale • Marktpreise und NachfragefunktionenfürAgrarprodukte FüreinenvorgegebenesSchutzziel, kann das Modell die kostengünstigsteVerteilung von ErweiterungenderSchutzgebietsnetzwerkeberechnen.

18. Koordinierung von Schutzmaßnahmen Grafik1-6 zeigtSimulationsergebnisse des HABITAT-Modellsüber den Nutzen von koordinierterNaturraumschutzplanungübertaxonomische und Ländergrenzenhinweg. BeimaximalerKoordinierungderEuropäischenNaturschutzräumekönnenbiszu 30% derfüreinvorgegebenesSchutzzielnötigenLandflächeeingespartwerden. EinSchutzzielbeinhaltetdabei die Anzahl von unabhängigen, nachhaltiglebensfähigenPopulationenaller 70 im Habitat-ModellrepräsentiertenWirbeltierarten.

19. 70 60 50 40 KeineKoordinierung FlächenbedarffürSchutzgebiete [mio ha] 30 20 MaximaleKoordinierung 10 0 1 5 10 15 20 Anzahlgeschützter, unabhängiger,nachhaltiglebensfähigerPopulationen Grafik1-6 EU Naturschutzraumplanungfür 70 Wirbeltierarten

20. Bioenergie und Feuchtgebiete Grafik1-7 zeigtSimulationsergebnisse des EuropäischenForst- und Agrarsektoroptimierungsmodells (Schneider et al. 2008, Schleupner und Schneider, 2010). Die Kosten des Schutzes der Europäischen Feuchtgebiete hängen stark von den politischen Rahmenbedingungen ab. Eine gleichzeitige Einführung von Waldschutz, Bioenergieförderung, und Handelsrestriktion zur Verhinderung von steigenden Nahrungsmittelimporten durch die EU erhöhen die Kosten des Europäischen Feuchtgebietsschutzes beträchtlich.

21. Bioenergie und Feuchtgebiete Grafik1-7 Schleupner und Schneider, 2010

22. Referenzen Jantke, K., C. Schleupner, and U.A. Schneider (2011). "Gap analysis of European wetland species: priority regions for expanding the Natura 2000 network." Biodiversity and Conservation 20(3):581-605. Jantke, K. and U.A. Schneider (2010). "Integrating land market feedbacks into conservation planning - a mathematical programming approach." Environmental Modeling and Assessment. Schleupner, C. and U.A. Schneider (2010). "Effects of bioenergy policies and targets on European wetland restoration options." Environmental Science & Policy 13(8):721-732. Jantke, K. and U.A. Schneider (2010). "Multiple-species conservation planning for European wetlands with different degrees of coordination." Biological Conservation 143(7):1812-1821. Schleupner C. (2010) GIS-based estimation of wetland conservation potentials in Europe. In: Taniar, D., Gervasi, O., Murgante, B., Pardede, E. & Abduhan, B. (eds.) Computational Science and its applications. Part I, Springer, pp. 193-209. Schneider U.A., J. Balkovic, S. De Cara, O. Franklin, S. Fritz, P. Havlik, I. Huck, K. Jantke, A.M.I. Kallio, F. Kraxner, A. Moiseyev, M. Obersteiner, C.I. Ramos, C. Schleupner, E. Schmid, D. Schwab, R. Skalsky (2008), The European Forest and Agricultural Sector Optimization Model – EUFASOM, FNU-156, Hamburg University and Centre for Marine and Atmospheric Science, Hamburg. Stacke, T. 2011: Development of a dynamical wetlands hydrology scheme and its application under different climate conditions. Dissertation, eingereicht an derUniversitaet Hamburg, 145 Seiten.

23. Forschungsthema 2BeitragderLandwirtschaftzurSenkungderTreibhausgaskonzentrationen

24. Landnutzung und Treibhausgase Die LandwirtschaftkanndreiwesentlicheBeiträgezurSenkungderTreibhausgasemissionenleisten: • VerringerungdereigenenEmissionen (Methan- und LachgasemissionenderTierproduktion, KohlendioxidemissionendurchAbholzung und Landdegradierung) • ErhöhungderKohlenstoffsenken in BödenwachsendenWäldern • Produktion von emissionsfreundlichenSubsitutenfürfossileemissionsreicheRoh- und Brennstoffe

25. Emissionsminderung von Treibhausgasendurch die Landnutzung TechnischePotenzialebeschreiben die Einsparungen an TreibhausgasemissionenbeimaximalemEinsatzeinerbestimmtenTechnologieohneBeachtung von Kosten und Marktpreisen. ÖkonomischePotenzialebeschreiben die Einsparungen an TreibhausgasemissionenbeioptimalemEinsatzeinerbestimmtenTechnologiemitBeachtung von Kosten und Marktpreisen. Wettbewerbs-PotenzialebeschreibenökonomischePotenzialeunterEinbeziehungderOpportunitätskosten von alternativenEmissionsminderungstechnologien. ÖkonomischePotenzialesind in derRegelkleineralstechnischePotenziale. ÖkonomischePotentialewerdenalsFunktion von Emissionspreisendargestellt und sindeinewichtigeGrundlagefürKlimapolitikverhandlungen.

26. AgrarsektormodellierungzurBestimmung von Emissionsminderungspotenzialen Die an der FNU entwickelten Modelle integrieren: • regional angepasste landwirtschaftliche Produktionstechnologien sowie geeigneten Optionen für die Minderung von Treibhausgasemissionen • Naturräumliche Unterschiede der Agrarlandschaft und deren Einflüsse auf die landwirtschaftliche Produktivität • regional differenzierte Treibhausgaswirkungen für alle Produktionstechnologien • internationale Agrarmärkte über empirisch ermittelte, preis-endogene Nachfragefunktionen • Nachfrage nach Energie- und Industrierohstoffen • Politische Steuerinstrumente

27. PotenzialederEmissionsminderungsoptionen Grafiken 2-1 bis 2-3 zeigen die ökonomischen und technischenPotenzialederEmissionsminderung von verschiedenenOptionen in der Land- und Forstwirtschaftder USA (Schneider et al. 2007). SelbstunterhohenEmissionspreisenwirdnureinTeil des gesamtentechnischenEmissionsminderungspotenzialsökonomischrentabel. BegrenztverfügbareLandresourcenführenbeisteigenderAufforstung und BioenergieproduktionzusteigendenNahrungsmittelpreisen und damitzusteigendenOpportunitätskosten. Die durch die VereintenNationenermittelten CO2Emissionenfür das Jahr 2008 betrugen 8000 Milliardentonnen C (Welt) miteinemAnteilder USA von 1600 Milliardentonnen C.

28. Grafik 2-1 Bodenkohlenstoffspeicherung durch Pfluglose Bodenbearbeitung 500 Ökonomisches Potenzial 400 300 Kohlenstoffemissionspreis (USD/tonne C) Wettbewerbs- Potenzial 200 Technisches Potenzial 100 0 0 20 40 60 80 100 120 140 160 Bodenkohlenstoffspeicherung (mio tonnen C)

29. Kohlenstoffspeicherung durch Aufforstung von Ackerland Grafik2-2 500 400 • Wettbewerbs- • Potenzial 300 Kohlenstoffemissionspreis (USD/tonne C) 200 Technical Potential 100 • Ökonomisches • Potenzial 0 0 50 100 150 200 250 300 • Kohlenstoffspeicherung (mio tonnen C)

30. Emissionsminderung durch Produktion von Bioenergie Grafik2-3 500 Ökonomisches Potenzial 400 Wettbewerbs- Potenzial 300 Kohlenstoffemissionspreis (USD/tonne C) 200 100 Technisches Potenzial 0 0 50 100 150 200 250 300 350 Emissionsreduktion (miotonnen C)

31. Wettbewerbspotenziale der Vermeidungsoptionen Grafik 2-4 veranschaulicht den Wettbewerbzwischen den landwirtschaftlichenOptionenzurTreibhausgasverminderung. NiedrigeEmissionspreisefördernkomplementäreVermeidungsstrategien (z.B. Bodenkohlenstoffspeicherstrategien) mitrelativgeringenKostenaberauchgeringenVermeidungspotentialen. Die Nahrungsmittelpreisewerdennurgeringbeeinflußt. HöhereEmissionspreiseführenzumEinsatz von speziellenVermeidungsstrategienwieAufforstung und Bioenergieproduktion. DieseStrategienerreichenhöhereEmissionsminderungenaberführenauchzuhöherenNahrungsmittelpreisen (Grafik 2-5).

32. Grafik2-4 Wettbewerb von Option zur Minderung der Treibhausgasemissionen 500 Aufforstung 400 Pfluglose Boden- bearbeitung 300 Kohlenstoffemissionspreis (USD/tonne C) CH4 N2O 200 Bioenergie 100 0 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 Emissionsminderung (mmtce)

33. Grafik2-5 Agrarmarktentwicklung 220 200 Nutzpflanzenpreise 180 160 140 Tierproduktpreise Preisindex 120 Tierproduktion 100 80 60 Nutzpflanzenproduktion Nettoexporte von Nutzpflanzen 40 20 0 50 100 150 200 250 300 Kohlenstoffemissionspreis (USD/tonne C)

34. Referenzen Schneider, U.A., McCarl, B.A., and Schmid, E. (2007). Agricultural sector analysis on greenhouse gas mitigation in US agriculture and forestry. Agricultural Systems 94:128-140. Schneider, U.A. and McCarl, B.A. (2006). Appraising agricultural greenhouse gas mitigation potentials: Effects of alternative assumptions. Agricultural Economics. 35(3):277-287 Schneider, U.A. and McCarl, B.A. (2005). Implications of a carbon-based energy tax for US agriculture. Agricultural and Resource Economics Review 34(2):265-279. Schneider, U.A. and McCarl, B.A. (2003). Economic potential of biomass based fuels for greenhouse gas emission mitigation. Environmental & Resource Economics 24(4):291-312.

35. Weitere Forschungsthemen • Regionale Landnutzungsentwicklung im norddeutschen Raum • Globale Analyse regional differenzierter Nahrungsmittelproduktion in Abhängigkeit von Bevölkerungs- und Wirtschaftswachstum sowie Energie- und Umweltpolitik • Einfluss von Pestizidsteuern auf die landwirtschaftliche Produktion und die Wasserqualität (Baumwolle, Indien)