Modelling of global crop production and resulting N2O emissions

Landwirtschaft spielt eine zentrale Rolle im Erdsystem. Sie trägt durch die Emission von CO2, CH4 und N2O zum Treibhauseffekt bei, kann Bodendegradation und Eutrophierung verursachen, regionale Wasserkreisläufe verändern und wird außerdem stark vom Klimawandel betroffen sein. Da all diese Prozesse durch die zugrunde liegenden Nährstoff- und Wasserflüsse eng miteinander verknüpft sind, sollten sie in einem konsistenten Modellansatz betrachtet werden. Dennoch haben Datenmangel und ungenügendes Prozessverständnis dies bis vor kurzem auf der globalen Skala verhindert. In dieser Arbeit wird die erste Version eines solchen konsistenten globalen Modellansatzes präsentiert, wobei der Schwerpunkt auf der Simulation landwirtschaftlicher Erträge und den resultierenden N2O-Emissionen liegt. Der Grund für diese Schwerpunktsetzung liegt darin, dass die korrekte Abbildung des Pflanzenwachstums eine essentielle Voraussetzung für die Simulation aller anderen Prozesse ist. Des weiteren sind aktuelle und potentielle landwirtschaftliche Erträge wichtige treibende Kräfte für Landnutzungsänderungen und werden stark vom Klimawandel betroffen sein. Den zweiten Schwerpunkt bildet die Abschätzung landwirtschaftlicher N2O-Emissionen, da bislang kein prozessbasiertes N2O-Modell auf der globalen Skala eingesetzt wurde. Als Grundlage für die globale Modellierung wurde das bestehende Agrarökosystemmodell Daycent gewählt. Neben der Schaffung der Simulationsumgebung wurden zunächst die benötigten globalen Datensätze für Bodenparameter, Klima und landwirtschaftliche Bewirtschaftung zusammengestellt. Da für Pflanzzeitpunkte bislang keine globale Datenbasis zur Verfügung steht, und diese sich mit dem Klimawandel ändern werden, wurde eine Routine zur Berechnung von Pflanzzeitpunkten entwickelt. Die Ergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung mit Anbaukalendern der FAO, die für einige Feldfrüchte und Länder verfügbar sind. Danach wurde das Daycent-Modell für die Ertragsberechnung von Weizen, Reis, Mais, Soja, Hirse, Hülsenfrüchten, Kartoffel, Cassava und Baumwolle parametrisiert und kalibriert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass Daycent die wichtigsten Klima-, Boden- und Bewirtschaftungseffekte auf die Ertragsbildung korrekt abbildet. Berechnete Länderdurchschnitte stimmen gut mit Daten der FAO überein (R2 = 0.66 für Weizen, Reis und Mais; R2 = 0.32 für Soja), und räumliche Ertragsmuster entsprechen weitgehend der beobachteten Verteilung von Feldfrüchten und subnationalen Statistiken. Vor der Modellierung landwirtschaftlicher N2O-Emissionen mit dem Daycent-Modell stand eine statistische Analyse von N2O-und NO-Emissionsmessungen aus natürlichen und landwirtschaftlichen Ökosystemen. Die als signifikant identifizierten Parameter für N2O (Düngemenge, Bodenkohlenstoffgehalt, Boden-pH, Textur, Feldfrucht, Düngersorte) und NO (Düngemenge, Bodenstickstoffgehalt, Klima) entsprechen weitgehend den Ergebnissen einer früheren Analyse. Für Emissionen aus Böden unter natürlicher Vegetation, für die es bislang keine solche statistische Untersuchung gab, haben Bodenkohlenstoffgehalt, Boden-pH, Lagerungsdichte, Drainierung und Vegetationstyp einen signifikanten Einfluss auf die N2O-Emissionen, während NO-Emissionen signifikant von Bodenkohlenstoffgehalt und Vegetationstyp abhängen. Basierend auf den daraus entwickelten statistischen Modellen betragen die globalen Emissionen aus Ackerböden 3.3 Tg N/y für N2O, und 1.4 Tg N/y für NO. Solche statistischen Modelle sind nützlich, um Abschätzungen und Unsicherheitsbereiche von N2O- und NO-Emissionen basierend auf einer Vielzahl von Messungen zu berechnen. Die Dynamik des Bodenstickstoffs, insbesondere beeinflusst durch Pflanzenwachstum, Klimawandel und Landnutzungsänderung, kann allerdings nur durch die Anwendung von prozessorientierten Modellen berücksichtigt werden. Zur Modellierung von N2O-Emissionen mit dem Daycent-Modell wurde zunächst dessen Spurengasmodul durch eine detailliertere Berechnung von Nitrifikation und Denitrifikation und die Berücksichtigung von Frost-Auftau-Emissionen weiterentwickelt. Diese überarbeitete Modellversion wurde dann an N2O-Emissionsmessungen unter verschiedenen Klimaten und Feldfrüchten getestet. Sowohl die Dynamik als auch die Gesamtsummen der N2O-Emissionen werden befriedigend abgebildet, wobei die Modelleffizienz für monatliche Mittelwerte zwischen 0.1 und 0.66 für die meisten Standorte liegt. Basierend auf der überarbeiteten Modellversion wurden die N2O-Emissionen für die zuvor parametrisierten Feldfrüchte berechnet. Emissionsraten und feldfruchtspezifische Unterschiede stimmen weitgehend mit Literaturangaben überein. Düngemittelinduzierte Emissionen, die momentan vom IPCC mit 1.25 +/- 1% der eingesetzten Düngemenge abgeschätzt werden, reichen von 0.77% (Reis) bis 2.76% (Mais). Die Summe der berechneten Emissionen aus landwirtschaftlichen Böden beträgt für die Mitte der 1990er Jahre 2.1 Tg N2O-N/y, was mit den Abschätzungen aus anderen Studien übereinstimmt.

Political Economy of Global Rush for Agricultural Land: a Tract on India’s Overseas Acquisitions

This paper is an attempt to map the global land acquisitions with a focus on Indian MNCs in acquiring overseas land for agricultural purposes. It tries to outline the contemporary political economy of capital accumulation at the global level, especially, in the emerging developing economies like India and China, where the emergence of a new capitalist class has engaged itself into acquisition of land and control of other natural resources in Africa, Latin America, Eastern Europe and South East Asia, for example, water and other minerals to secure itself from the eventual losses of ongoing economic crisis and to earn profit from the volatile agricultural commodity markets. This sway of control of resources by the MNCs has got paramount State support under the helm of neoliberal policies. The paper provides scale of overseas land acquisitions at the current juncture and tries to highlight its causes and the major implications associated with it.

Individuals' (re-)action in the face of global warming

Climate change remains a major challenge for today’s and future societies due to its immense impacts on human lives and the natural environment. This thesis investigates the extent to which individuals are willing and prepared to voluntarily contribute to climate protection and to adjust to new climatic conditions in order to cope with the consequences of climate change and reduce the severity of potential negative impacts. The thesis thereby combines research in the fields of the private provision of environmental public goods and adaptation to climate change, which is still widely unconnected in the existing literature. The six contributions of this thesis mainly focus on microeconometric analyses using data from international surveys in China, Germany, and the USA. The main findings are: (i) A substantial share of individuals is willing to voluntarily contribute to climate protection and to adapt to climatic change. The engagement in both strategies is positively interrelated at the individual level and the analyses reveal hardly any evidence that adaptation activities crowd out individuals’ incentives to engage in climate protection. (ii) The main determinants of individuals’ adaptation activities seem to be the subjective risk perception as well as socio-economic and socio-demographic characteristics like age, gender, education, and income, while their climate protection efforts are found to be broadly motivated by financial advantages from these activities and additional immaterial benefits. (iii) The empirical findings also suggest a significantly positive relationship between certain climate protection activities. Substitutions are found to occur merely if one measure is perceived to be more effective in providing climate protection or if individuals have high environmental preferences. (iv) This thesis further reveals a common understanding of a (normatively) fair burden-sharing in international climate policy across citizens in China, Germany, and the USA. The highest preferences are found for the accountability principle.

A Modeling Analysis of Changing Global Land Use as affected by Changing Demands for Wood Products

The 21st century has brought new challenges for forest management at a time when globalization in world trade is increasing and global climate change is becoming increasingly apparent. In addition to various goods and services like food, feed, timber or biofuels being provided to humans, forest ecosystems are a large store of terrestrial carbon and account for a major part of the carbon exchange between the atmosphere and the land surface. Depending on the stage of the ecosystems and/or management regimes, forests can be either sinks, or sources of carbon. At the global scale, rapid economic development and a growing world population have raised much concern over the use of natural resources, especially forest resources. The challenging question is how can the global demands for forest commodities be satisfied in an increasingly globalised economy, and where could they potentially be produced? For this purpose, wood demand estimates need to be integrated in a framework, which is able to adequately handle the competition for land between major land-use options such as residential land or agricultural land. This thesis is organised in accordance with the requirements to integrate the simulation of forest changes based on wood extraction in an existing framework for global land-use modelling called LandSHIFT. Accordingly, the following neuralgic points for research have been identified: (1) a review of existing global-scale economic forest sector models (2) simulation of global wood production under selected scenarios (3) simulation of global vegetation carbon yields and (4) the implementation of a land-use allocation procedure to simulate the impact of wood extraction on forest land-cover. Modelling the spatial dynamics of forests on the global scale requires two important inputs: (1) simulated long-term wood demand data to determine future roundwood harvests in each country and (2) the changes in the spatial distribution of woody biomass stocks to determine how much of the resource is available to satisfy the simulated wood demands. First, three global timber market models are reviewed and compared in order to select a suitable economic model to generate wood demand scenario data for the forest sector in LandSHIFT. The comparison indicates that the ‘Global Forest Products Model’ (GFPM) is most suitable for obtaining projections on future roundwood harvests for further study with the LandSHIFT forest sector. Accordingly, the GFPM is adapted and applied to simulate wood demands for the global forestry sector conditional on selected scenarios from the Millennium Ecosystem Assessment and the Global Environmental Outlook until 2050. Secondly, the Lund-Potsdam-Jena (LPJ) dynamic global vegetation model is utilized to simulate the change in potential vegetation carbon stocks for the forested locations in LandSHIFT. The LPJ data is used in collaboration with spatially explicit forest inventory data on aboveground biomass to allocate the demands for raw forest products and identify locations of deforestation. Using the previous results as an input, a methodology to simulate the spatial dynamics of forests based on wood extraction is developed within the LandSHIFT framework. The land-use allocation procedure specified in the module translates the country level demands for forest products into woody biomass requirements for forest areas, and allocates these on a five arc minute grid. In a first version, the model assumes only actual conditions through the entire study period and does not explicitly address forest age structure. Although the module is in a very preliminary stage of development, it already captures the effects of important drivers of land-use change like cropland and urban expansion. As a first plausibility test, the module performance is tested under three forest management scenarios. The module succeeds in responding to changing inputs in an expected and consistent manner. The entire methodology is applied in an exemplary scenario analysis for India. A couple of future research priorities need to be addressed, particularly the incorporation of plantation establishments; issue of age structure dynamics; as well as the implementation of a new technology change factor in the GFPM which can allow the specification of substituting raw wood products (especially fuelwood) by other non-wood products.

The Role of Epistemic Monitoring in Language Comprehension

In der psycholinguistischen Forschung ist die Annahme weitverbreitet, dass die Bewertung von Informationen hinsichtlich ihres Wahrheitsgehaltes oder ihrer Plausibilität (epistemische Validierung; Richter, Schroeder & Wöhrmann, 2009) ein strategischer, optionaler und dem Verstehen nachgeschalteter Prozess ist (z.B. Gilbert, 1991; Gilbert, Krull & Malone, 1990; Gilbert, Tafarodi & Malone, 1993; Herbert & Kübler, 2011). Eine zunehmende Anzahl an Studien stellt dieses Zwei-Stufen-Modell von Verstehen und Validieren jedoch direkt oder indirekt in Frage. Insbesondere Befunde zu Stroop-artigen Stimulus-Antwort-Kompatibilitätseffekten, die auftreten, wenn positive und negative Antworten orthogonal zum aufgaben-irrelevanten Wahrheitsgehalt von Sätzen abgegeben werden müssen (z.B. eine positive Antwort nach dem Lesen eines falschen Satzes oder eine negative Antwort nach dem Lesen eines wahren Satzes; epistemischer Stroop-Effekt, Richter et al., 2009), sprechen dafür, dass Leser/innen schon beim Verstehen eine nicht-strategische Überprüfung der Validität von Informationen vornehmen. Ausgehend von diesen Befunden war das Ziel dieser Dissertation eine weiterführende Überprüfung der Annahme, dass Verstehen einen nicht-strategischen, routinisierten, wissensbasierten Validierungsprozesses (epistemisches Monitoring; Richter et al., 2009) beinhaltet. Zu diesem Zweck wurden drei empirische Studien mit unterschiedlichen Schwerpunkten durchgeführt. Studie 1 diente der Untersuchung der Fragestellung, ob sich Belege für epistemisches Monitoring auch bei Informationen finden lassen, die nicht eindeutig wahr oder falsch, sondern lediglich mehr oder weniger plausibel sind. Mithilfe des epistemischen Stroop-Paradigmas von Richter et al. (2009) konnte ein Kompatibilitätseffekt von aufgaben-irrelevanter Plausibilität auf die Latenzen positiver und negativer Antworten in zwei unterschiedlichen experimentellen Aufgaben nachgewiesen werden, welcher dafür spricht, dass epistemisches Monitoring auch graduelle Unterschiede in der Übereinstimmung von Informationen mit dem Weltwissen berücksichtigt. Darüber hinaus belegen die Ergebnisse, dass der epistemische Stroop-Effekt tatsächlich auf Plausibilität und nicht etwa auf der unterschiedlichen Vorhersagbarkeit von plausiblen und unplausiblen Informationen beruht. Das Ziel von Studie 2 war die Prüfung der Hypothese, dass epistemisches Monitoring keinen evaluativen Mindset erfordert. Im Gegensatz zu den Befunden anderer Autoren (Wiswede, Koranyi, Müller, Langner, & Rothermund, 2013) zeigte sich in dieser Studie ein Kompatibilitätseffekt des aufgaben-irrelevanten Wahrheitsgehaltes auf die Antwortlatenzen in einer vollständig nicht-evaluativen Aufgabe. Die Ergebnisse legen nahe, dass epistemisches Monitoring nicht von einem evaluativen Mindset, möglicherweise aber von der Tiefe der Verarbeitung abhängig ist. Studie 3 beleuchtete das Verhältnis von Verstehen und Validieren anhand einer Untersuchung der Online-Effekte von Plausibilität und Vorhersagbarkeit auf Augenbewegungen beim Lesen kurzer Texte. Zusätzlich wurde die potentielle Modulierung dieser Effeke durch epistemische Marker, die die Sicherheit von Informationen anzeigen (z.B. sicherlich oder vielleicht), untersucht. Entsprechend der Annahme eines schnellen und nicht-strategischen epistemischen Monitoring-Prozesses zeigten sich interaktive Effekte von Plausibilität und dem Vorhandensein epistemischer Marker auf Indikatoren früher Verstehensprozesse. Dies spricht dafür, dass die kommunizierte Sicherheit von Informationen durch den Monitoring-Prozess berücksichtigt wird. Insgesamt sprechen die Befunde gegen eine Konzeptualisierung von Verstehen und Validieren als nicht-überlappenden Stufen der Informationsverarbeitung. Vielmehr scheint eine Bewertung des Wahrheitsgehalts oder der Plausibilität basierend auf dem Weltwissen – zumindest in gewissem Ausmaß – eine obligatorische und nicht-strategische Komponente des Sprachverstehens zu sein. Die Bedeutung der Befunde für aktuelle Modelle des Sprachverstehens und Empfehlungen für die weiterführende Forschung zum Vehältnis von Verstehen und Validieren werden aufgezeigt.