Causes of legume-rotation effects in increasing cereal yields across the Sudanian, Sahelian and Guinean zone of West Africa

On-farm experiments and pot trials were conducted on eight West African soils to explore the mechanisms governing the often reported legume rotation-induced cereal growth increases in this region. Crops comprised pearl millet (Pennisetum glaucum L.), sorghum (Sorghum bicolor Moench), maize (Zea mays L.), cowpea (Vigna unguiculata Walp.) and groundnut (Arachis hypogaea L.). In groundnut trials the observed 26 to 85% increases in total dry matter (TDM) of rotation cereals (RC) compared with continuous cereals (CC) in the 4th year appeared to be triggered by site- and crop-specific early season differences in nematode infestation (up to 6-fold lower in RC than in CC), enhanced Nmin and a 7% increase in mycorrhizal (AM) infection. In cowpea trials yield effects on millet and differences in nematode numbers, Nmin and AM were much smaller. Rhizosphere studies indicated effects on pH and acid phosphatase activity as secondary causes for the observed growth differences between RC and CC. In the study region legume-rotation effects on cereals seemed to depend on the capability of the legume to suppress nematodes and to enhance early N and P availability for the subsequent cereal.

Contradictions within the Modern Food System: Nutritional Disbalance across the Globe, Its Main Drivers and Possible Ways Out

Contemporary food production, given the degree of technology being applied in it and the present state of scientific knowledge, should be able to feed the world. Corresponding statistics show that in fact the volumes of modern food production confirm this statement. Yet, the present nutritional situation across the globe leaves much to be desired: on the one hand the numbers of undernourished and malnourished people are still high and even growing in some regions, and on the other hand there is an increasing number of overweight and obese people who are experiencing (or are at risk of) adverse health impacts as consequences. The question arises how this situation is possible given the present state of food production and knowledge, and also in terms of nutrition basics when talking about the latter. When arguing about the main causes of the present situation with nutrition across the globe, it is the modern food system with its distortions that is often criticised with emphasis placed on inappropriate food distribution as one of the key problems. However it is not only food distribution that shapes inequalities in terms of food availability and accessibility – there is a number of other factors contributing to this situation including political influences. Each of the drivers of the present situation might affect more than one part and have outcomes in different dimensions. Therefore it makes sense to apply a holistic approach when viewing the modern food system, embracing all the elements and existing relationships between them for this will facilitate taking appropriate actions in order to target the desired outcome in the best possible way. Applying a systematic approach and linking various elements with corresponding interactions among them allows for picturing all the possible outcomes and hence finding the way for a better solution on global level – a solution to the present problem with nutritional disbalance across the globe.

Comprehensive evaluation of the WaterGAP3 model across climatic, physiographic, and anthropogenic gradients

In den letzten Jahrzehnten haben sich makroskalige hydrologische Modelle als wichtige Werkzeuge etabliert um den Zustand der globalen erneuerbaren Süßwasserressourcen flächendeckend bewerten können. Sie werden heutzutage eingesetzt um eine große Bandbreite wissenschaftlicher Fragestellungen zu beantworten, insbesondere hinsichtlich der Auswirkungen anthropogener Einflüsse auf das natürliche Abflussregime oder der Auswirkungen des globalen Wandels und Klimawandels auf die Ressource Wasser. Diese Auswirkungen lassen sich durch verschiedenste wasserbezogene Kenngrößen abschätzen, wie z.B. erneuerbare (Grund-)Wasserressourcen, Hochwasserrisiko, Dürren, Wasserstress und Wasserknappheit. Die Weiterentwicklung makroskaliger hydrologischer Modelle wurde insbesondere durch stetig steigende Rechenkapazitäten begünstigt, aber auch durch die zunehmende Verfügbarkeit von Fernerkundungsdaten und abgeleiteten Datenprodukten, die genutzt werden können, um die Modelle anzutreiben und zu verbessern. Wie alle makro- bis globalskaligen Modellierungsansätze unterliegen makroskalige hydrologische Simulationen erheblichen Unsicherheiten, die (i) auf räumliche Eingabedatensätze, wie z.B. meteorologische Größen oder Landoberflächenparameter, und (ii) im Besonderen auf die (oftmals) vereinfachte Abbildung physikalischer Prozesse im Modell zurückzuführen sind. Angesichts dieser Unsicherheiten ist es unabdingbar, die tatsächliche Anwendbarkeit und Prognosefähigkeit der Modelle unter diversen klimatischen und physiographischen Bedingungen zu überprüfen. Bisher wurden die meisten Evaluierungsstudien jedoch lediglich in wenigen, großen Flusseinzugsgebieten durchgeführt oder fokussierten auf kontinentalen Wasserflüssen. Dies steht im Kontrast zu vielen Anwendungsstudien, deren Analysen und Aussagen auf simulierten Zustandsgrößen und Flüssen in deutlich feinerer räumlicher Auflösung (Gridzelle) basieren. Den Kern der Dissertation bildet eine umfangreiche Evaluierung der generellen Anwendbarkeit des globalen hydrologischen Modells WaterGAP3 für die Simulation von monatlichen Abflussregimen und Niedrig- und Hochwasserabflüssen auf Basis von mehr als 2400 Durchflussmessreihen für den Zeitraum 1958-2010. Die betrachteten Flusseinzugsgebiete repräsentieren ein breites Spektrum klimatischer und physiographischer Bedingungen, die Einzugsgebietsgröße reicht von 3000 bis zu mehreren Millionen Quadratkilometern. Die Modellevaluierung hat dabei zwei Zielsetzungen: Erstens soll die erzielte Modellgüte als Bezugswert dienen gegen den jegliche weiteren Modellverbesserungen verglichen werden können. Zweitens soll eine Methode zur diagnostischen Modellevaluierung entwickelt und getestet werden, die eindeutige Ansatzpunkte zur Modellverbesserung aufzeigen soll, falls die Modellgüte unzureichend ist. Hierzu werden komplementäre Modellgütemaße mit neun Gebietsparametern verknüpft, welche die klimatischen und physiographischen Bedingungen sowie den Grad anthropogener Beeinflussung in den einzelnen Einzugsgebieten quantifizieren. WaterGAP3 erzielt eine mittlere bis hohe Modellgüte für die Simulation von sowohl monatlichen Abflussregimen als auch Niedrig- und Hochwasserabflüssen, jedoch sind für alle betrachteten Modellgütemaße deutliche räumliche Muster erkennbar. Von den neun betrachteten Gebietseigenschaften weisen insbesondere der Ariditätsgrad und die mittlere Gebietsneigung einen starken Einfluss auf die Modellgüte auf. Das Modell tendiert zur Überschätzung des jährlichen Abflussvolumens mit steigender Aridität. Dieses Verhalten ist charakteristisch für makroskalige hydrologische Modelle und ist auf die unzureichende Abbildung von Prozessen der Abflussbildung und –konzentration in wasserlimitierten Gebieten zurückzuführen. In steilen Einzugsgebieten wird eine geringe Modellgüte hinsichtlich der Abbildung von monatlicher Abflussvariabilität und zeitlicher Dynamik festgestellt, die sich auch in der Güte der Niedrig- und Hochwassersimulation widerspiegelt. Diese Beobachtung weist auf notwendige Modellverbesserungen in Bezug auf (i) die Aufteilung des Gesamtabflusses in schnelle und verzögerte Abflusskomponente und (ii) die Berechnung der Fließgeschwindigkeit im Gerinne hin. Die im Rahmen der Dissertation entwickelte Methode zur diagnostischen Modellevaluierung durch Verknüpfung von komplementären Modellgütemaßen und Einzugsgebietseigenschaften wurde exemplarisch am Beispiel des WaterGAP3 Modells erprobt. Die Methode hat sich als effizientes Werkzeug erwiesen, um räumliche Muster in der Modellgüte zu erklären und Defizite in der Modellstruktur zu identifizieren. Die entwickelte Methode ist generell für jedes hydrologische Modell anwendbar. Sie ist jedoch insbesondere für makroskalige Modelle und multi-basin Studien relevant, da sie das Fehlen von feldspezifischen Kenntnissen und gezielten Messkampagnen, auf die üblicherweise in der Einzugsgebietsmodellierung zurückgegriffen wird, teilweise ausgleichen kann.