Wirtschaft

Agrarmeteorologe im DWN-Interview: Boden als wichtigster landwirtschaftlicher Produktionsfaktor bald noch wichtiger

Agrarmeteorologe Andreas Brömser spricht über die Herausforderungen und Fortschritte in der Wettervorhersage für die Landwirtschaft. Im Fokus stehen die Auswirkungen des Klimawandels, die Bedeutung neuer Technologien und die Anpassung der Landwirtschaft an extreme Wetterereignisse.
13.07.2024 17:38
Lesezeit: 5 min

DWN: Herr Brömser, zu wenig Niederschläge und extreme Hitze, gefolgt von Starkregen und kühlen Temperaturen: Die Landwirtschaft ist in den letzten Jahren im Dauerstress. Sind das die Folgen des Klimawandels?

Andreas Brömser: Der Klimawandel lässt sich nicht an Einzelereignissen festmachen. Er zeigt sich jedoch in den bereits seit Jahrzehnten markant steigenden Mitteltemperaturen, der Veränderung der Niederschlagsmuster und der Häufung von Extremwetterereignissen.

DWN: Dürre, Trockenheit und Starkregen haben die Menschheit historisch betrachtet schon immer betroffen. Was ist jetzt anders?

Andreas Brömser: Die vieljährigen Mitteltemperaturen sind in den letzten Jahren auf Werte gestiegen, die es zumindest in den vergangenen Jahrhunderten und möglicherweise seit Beginn des Ackerbaus in Mitteleuropa vor Tausenden Jahren noch nie gab. Dies führt zu höherer Verdunstung bei in der Vegetationsperiode im Mittel etwa gleichbleibenden Niederschlagsmengen. Außerdem kommt es in der nun wärmeren Atmosphäre zu häufigeren und intensiveren Starkregenereignissen. Dieser Starkregen trifft häufiger als früher auf stark ausgetrockneten Oberboden, der in kurzer Zeit nur wenig Wasser aufnehmen kann, was den Anteil des für die Pflanzen nutzbaren Regenwassers senkt. Die mittlere Bodenfeuchte hat in den letzten Jahrzehnten bereits deutlich abgenommen. Außerdem verlangsamte sich die Verlagerung von Hoch- und Tiefdruckgebieten, was zu längeren Trockenphasen und intensiveren Niederschlagsperioden führt.

DWN: Wie beeinflusst der Klimawandel die Wettervorhersagen für die Landwirtschaft und welche Anpassungen müssen bei den Modellen vorgenommen werden, um den neuen klimatischen Bedingungen gerecht zu werden?

Andreas Brömser: Die Modellphysik der Wettervorhersagemodelle ist unabhängig vom Klimawandel. Durch den Klimawandel veränderte Messwerte wie Temperatur oder Wassergehalt der Atmosphäre werden weiterhin nach den allgemeingültigen physikalischen Gesetzen für zukünftige Zeitpunkte berechnet. Unabhängig vom Klimawandel werden die Wettermodelle laufend weiterentwickelt.

DWN: Wie haben sich Wettervorhersagen in den letzten Jahrzehnten entwickelt und welche Fortschritte sind besonders für die Landwirtschaft wichtig?

Andreas Brömser: Die Qualität von Wettervorhersagen hängt von einer möglichst genauen Erfassung des Anfangszustands (Messwerte), von einer der Realität nahekommenden Modellphysik und vom Abstand der Gitterpunkte (Auflösung), für welche die Prognose berechnet wird, ab. Durch immer höhere verfügbare Rechenleistungen wurden die Vorhersagen kontinuierlich verbessert. Pro Jahrzehnt konnte man seit den 1970er Jahren mit etwa gleicher Genauigkeit einen Tag mehr in die Zukunft vorhersagen. Besonders wichtig für die Landwirtschaft sind die Fortschritte bei der Niederschlagsvorhersage, die jedoch gerade bei kleinräumigen Schauern und Gewittern schwierig bleibt.

DWN: Welche Vorteile bieten agrarmeteorologische Daten für die in der Landwirtschaft so wichtige ultralokale Wettervorhersage gegenüber der konventionellen Agrarwettervorhersage?

Andreas Brömser: Es gibt keine Unterteilung zwischen „ultralokaler“ und „konventioneller“ Agrarwettervorhersage. Mittels lokaler Wettermodelle wie dem Modell ICON-DE des DWD lassen sich Wettervorhersagen mit einer Auflösung von etwa 2 km ausgeben. Allerdings können selbst mit dieser hohen Auflösung Schauer und Gewitter mit typischen Größen von nur wenigen Kilometern nur unzureichend erfasst werden, sodass bei diesen kleinräumigen Niederschlägen größere Unsicherheiten bleiben.

DWN: Beim Thema Prävention bei Wetterextremen fällt oft das Schlagwort Predictive Analytics: Wie gut sind die Vorhersagen hier?

Andreas Brömser: Die Verwendung von Predictive Analytics wird in der Wettervorhersage und auch in der Vorhersage von Extremwetterereignissen zunehmen und an Bedeutung gewinnen. Teile davon nutzen wir im Rahmen der Datenassimilation bereits seit Jahrzehnten, die künstliche Intelligenz ist zuletzt verstärkt dazu gekommen. Im Moment spielen Predictive Analytics bei der Vorhersage von Wetterextremen kaum eine Rolle, die Bewertung der Vorhersagequalität läuft noch.

DWN: Wie kann die Prävention bei der Vorhersage von Wetterereignissen konkret aussehen?

Andreas Brömser: Wenn Starkregen in den kommenden Tagen wahrscheinlich ist, sollten Bodenbearbeitung oder Aussaat zum Schutz vor Erosion verschoben werden. Die Zeitpunkte von Pflanzenschutzmaßnahmen, Düngung, Beregnung etc. sollten an vorhergesagte Witterungsereignisse angepasst werden. Eine längerfristige Prävention kann durch Änderungen beim angebauten Kulturspektrum oder bei der Sortenwahl erfolgen.

DWN: Warum sollten sich gerade Landmaschinenbetriebe mit dem Thema IoT (Internet of Things) und Wetterstationsnetzwerken beschäftigen?

Andreas Brömser: In vielen landwirtschaftlichen Betrieben werden die Feldarbeiten von Unternehmen durchgeführt, die sich auf landwirtschaftliche Arbeiten spezialisiert haben. Hier ist es wichtig, die aktuellen Bedingungen auf den Agrarflächen, die oft weiter vom Hof entfernt liegen, zu kennen. Diese Informationen können den Vorhersagen der Agrarmeteorologie entnommen werden, idealerweise dann aber noch ergänzt mit zeitnahen Messungen lokaler Wetterstationen und Wettermeldungen der Bevölkerung.

DWN: Wie können präzise agrarmeteorologische Wettervorhersagen, die auf lokalen Wetterstationen basieren, Landwirten helfen, sich besser auf künftige Wetter vorzubereiten?

Andreas Brömser: Eine eigene Wetterstation bietet den Vorteil, dass der Landwirt lokale Messwerte erhält. Diese fließen allerdings meist nicht in die Wettervorhersage ein, dafür werden qualitätsgeprüfte Daten von offiziellen Wetterstationen verwendet. Da die Wettervorhersage für feste Gitterpunkte berechnet oder mittels statistischer Verfahren auf die Standorte offizieller Wetterstationen übertragen wird, ergibt die eigene Wetterstation keine bessere Wettervorhersage. Dennoch kann der Landwirt aus der Prognose für eine nahegelegene offizielle Wetterstation Rückschlüsse auf seinen eigenen Standort ziehen und so etwa die Frostgefahr besser bewerten.

DWN: Welche neuen Technologien und Innovationen sehen Sie in der nahen Zukunft im Bereich der agrarmeteorologischen Daten und deren Anwendung in der Landwirtschaft? Stichworte KI, Cloud-Computing & IoT?

Andreas Brömser: Zukünftig werden engere Gitterpunktabstände, flächige Rasterdaten und eine bessere Lokalisation von Niederschlagsgebieten die Genauigkeit verbessern. Eine genaue Analyse, Verifikation und ggfs. Einbindung von Fernerkundungsdaten wird ebenfalls von großer Bedeutung sein.

DWN: Wie wichtig ist die Zusammenarbeit und der Datenaustausch zwischen verschiedenen Wetterstationen und Netzwerken, um präzisere und verlässlichere Wettervorhersagen für die Landwirte zu gewährleisten?

Andreas Brömser: Die Einbindung neuer Wetterstationsnetze ermöglicht die Berechnung von Wettervorhersagen für mehr Stationsstandorte und die Bereitstellung lokaler Prognosen. Diese Datensätze könnten zum Trainieren von KI-Verfahren verwendet und dadurch lokale Besonderheiten modelliert werden.

DWN: Inwiefern kann eine verbesserte Wettervorhersage zur Risikominimierung in der Landwirtschaft beitragen, insbesondere in Bezug auf Extremwetterereignisse?

Andreas Brömser: Die Möglichkeiten der Risikominimierung sind sehr begrenzt. Bei einer möglichst frühzeitigen und genauen Vorhersage von Spätfrösten im Frühjahr können im Obst- und Weinbau kostspielige Frostschutzmaßnahmen wie Frostschutzberegnung oder Frostschutzkerzen wirksam eingesetzt werden. Ansonsten können durch die Wahl angepasster Pflanzenarten und -sorten die Auswirkungen von Extremwetterereignissen auf die Erträge minimiert werden.

DWN: Wie geht der DWD auf die spezifischen Bedürfnisse der Landwirte ein, insbesondere durch den Einsatz von Technologien wie KI, IoT und Cloud-Computing?

Andreas Brömser: KI wird in naher Zukunft zur Verbesserung von Wettervorhersagen beitragen. Durch die Einbindung von Partnermessnetzen wird eine höhere Anzahl an Vorhersageorten erreicht. Fortschritte in der Umstellung auf Rasterdaten ermöglichen flächendeckende statt punktueller Prognosen.

DWN: Letzte Frage: Welche Entwicklungen und Trends erwarten Sie in den kommenden Jahren bei agrarmeteorologischen Daten?

Andreas Brömser: Dem Boden wird als wichtigstem Produktionsfaktor in der Landwirtschaft zukünftig eine noch bedeutendere Rolle zukommen. Die Weiterentwicklung von agrarmeteorologischen Produkten und Dienstleistungen wird den Fokus auf höher auflösende Rasterdaten und den verstärkten Einsatz von Fernerkundungsdaten legen. Ziel ist die Verbesserung der Niederschlagsvorhersagen, insbesondere von Schauern, Gewittern und Starkregen. Durch den Einsatz von KI und die Einführung eines Rapid Update Cycle in den Wettermodellen werden kurzfristig aktualisierte Daten und Prognosen zur Verfügung stehen, die direkt an autonom arbeitende Feldmaschinen gesendet werden können, um deren Einsatz zu steuern.

DWN: Herr Brömser, vielen Dank für das Gespräch.

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