Firmen fördern Vielfalt

Project: Research

Participants

  • Christina von Haaren (Principal Investigator)
  • Michael Reich (Principal Investigator)
  • Sarah Matthies (Project staff)
  • Janine Sybertz (Project staff)

Research Organisations

External collaborative partners

  • Leibniz University Hannover (lead)
  • Assoziation ökologischer Lebensmittelhersteller e.V. (AÖL)
  • Arbeitsgemeinschaft Ökologischer Landbau (AÖL)
  • Chamber of Agriculture Lower Saxony
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Details

Description

Im Rahmen des Projekts „Firmen fördern Vielfalt“ wurden in Zusammenarbeit mit ökologischen Lebensmittelherstellern, landwirtschaftlichen Produzenten sowie landwirtschaftlichen Beratern einfache Indikatoren zur Messung der Artenvielfalt und zur differenzierten Biotopbewertung auf landwirtschaftlichen Flächen entwickelt. Im Fokus stand dabei die differenzierte Bewertung von Äckern und Hecken für Pflanzen und Vögel sowie von Rainen für Pflanzen und Tagfalter. Dazu wurden umfangreiche Literaturstudien durchgeführt und auf Basis der so gewonnenen Ergebnisse Modelle zur naturschutzfachlichen Bewertung von Äckern, Hecken und Rainen entwickelt. Die hierbei bedeutsamen Indikatoren beschreiben z.B. die Historie eines Landschaftselements, seine Struktur, seine Umweltbedingungen, das Management und die Pflege, an das Element angrenzende Habitate sowie Landschaftsparameter in der Umgebung des Landschaftselements. Diese Modelle wurden in umfangreichen Feldarbeiten auf insgesamt sieben über Deutschland verteilten landwirtschaftlichen Betrieben (5 ökologische, 2 konventionelle) im Hinblick auf ihre Modellgüte untersucht. Die während der Feldarbeiten erhobenen Daten zur Artenvielfalt auf den untersuchten Flächen wurden dazu mit den Ergebnissen der Modelle verglichen. Zusätzlich wurden die in den Modellen verwendeten Indikatoren mit Hilfe von linearen Regressionsanalysen bezüglich ihrer Aussagekraft überprüft, um so die Modelle vereinfachen und die Modellgüte verbessern zu können. In Praxistests mit Landwirten und landwirtschaftlichen Beratern sowie Diskussionen mit Lebensmittelunternehmen und landwirtschaftlichen Akteuren wurden die Praktikabilität und die Nutzerfreundlichkeit der entwickelten Modelle getestet.

Insgesamt wurden auf diese Weise sechs zunächst literaturbasierte Modelle entwickelt, die auf Grundlage der Felddaten validiert und vereinfacht wurden. Mit Hilfe der linearen Regressionsanalysen konnte die erklärte Varianz erheblich verbessert werden, und zwar für die Ackermodelle auf 85% für Pflanzen und 66% für Vögel, für die Rainmodelle auf 69% für Pflanzen und 63% für Tagfalter sowie für die Hecken auf 57% für Pflanzen und 71% für Vögel. Die Anzahl der Modellparameter konnte gleichzeitig deutlich reduziert werden, so dass für das Rainmodell sechs Indikatoren für die Pflanzen und sechs Indikatoren für die Tagfalter sowie für das Heckenmodell vier Indikatoren für die Pflanzen und fünf Indikatoren für die Vögel benötigt werden. Das Ackermodell erfordert sechs Indikatoren für die Vögel; der Datenbedarf für die Modellierung von Pflanzen auf Acker ist am höchsten mit 13 Indikatoren. Auch diese sind jedoch auf dem landwirtschaftlichen Betrieb relativ leicht zu generieren.

In Praxistests mit den Modellen mit Hilfe der naturschutzfachlichen Betriebsmanagementsoftware MANUELA zeigten die Landwirte großes Interesse an der Visualisierung ihres Betriebs, der Bewertung der Artenvielfalt und dem Aufzeigen von konkreten Maßnahmen, um diese verbessern zu können. Zwar waren die Landwirte grundsätzlich in der Lage, für die Modelle benötigte Daten selbst bereit zu stellen, für die Erstanlage eines Betriebs in MANUELA bedarf es nach unserer Einschätzung jedoch der Unterstützung durch einen landwirtschaftlichen Berater.

Das Forschungsprojekt hat sehr von seiner Transdisziplinarität profitiert, so dass neben der wissenschaftlich validen Konzipierung der Modelle auch die Perspektiven von Landwirten, landwirtschaftlichen Beratern und Lebensmittelunternehmen auf die konkrete Anwendung der Modelle berücksichtigt werden konnten.

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StatusFinished
Start/end date1 Oct 201330 Sept 2019

Funding

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