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.

Effects of tubers of the Jerusalem artichoke (Helianthus tuberosus) and potatoes (Solanum tuberosum) on the intestinal microbiota of pigs and evaluation of a procedure for quantification of microbial mass in pig faeces

Die Mikrobiota im Gastrointestinaltrakt (GIT) spielt eine bedeutende Rolle beim Fermentationsprozess im Bezug auf die Nährstoffversorgung sowie die Gesundheit des Darms und des gesamten Organismus. Inulin und resistente Stärke (RS) konnten als präbiotisch wirksame Substanzen identifiziert werden und sind jeweils auch in den Knollen der Topinamburpflanze (Helianthus tuberosus) und in Kartoffeln (Solanum tuberosum) enthalten. Da sie ebenfalls energiereiche Futtermittel für Schweine sind, war es das Ziel der ersten beiden Studien, die Auswirkungen der Aufnahme von Topinamburknollen und Kartoffeln auf die intestinale Mikrobiota und Parameter des Immunsystems bei Endmastschweinen zu bestimmen. In der dritten Studie wurde die mikrobielle Biomasse quantitativ mit einem Verfahren zur Isolation von Bakterien in einer Flüssigkeit durch Hochgeschwindigkeits-Zentrifugation erfasst und der bakteriell gebundene Stickstoff (MP-N) mit dem bakteriellen und endogenem Kotstickstoff (BEDN) verglichen. Im ersten Versuch wurden 72 Endmastschweine in einem Freilandhaltungssystem in eine Kontroll- (CT), die mit Kraftfutter entsprechend des Bedarfs der Tiere für ein Leistungsniveau von 700 g täglichem Lebendmassezuwachs versorgt wurde, und eine Versuchsvariante (ET) aufgeteilt. In der Versuchsvariante erhielten die Tiere nur 70% der Kraftfuttermenge der Kontrollvariante, hatten aber Zugang zu einer abgeteilten Fläche, auf der Topinamburknollen angebaut waren. Die freie Aufnahme von Topinamburknollen wurde auf 1•24 kg Trockenmasse (TM)/Tag bestimmt, entsprechend einer Inulinaufnahme von durchschnittlich 800 g/Tag. Während sich die Wachstumsleistung in der Kontrollvariante auf 0•642 ± 0•014 kg/Tag belief, war sie in der Versuchsvariante mit 0•765 ± 0•015 kg/Tag (P=0•000) höher. Die freie Verfügbarkeit von Inulin und Fructo-oligosacchariden (FOS) im GIT der Schweine erhöhte die Keimzahlen der anaeroben Bakterien (P=0•000), Laktobazillen (P=0•046) und Hefen (P=0•000) signifikant und verringerte das Vorkommen von Clostridium perfringens im Schweinekot erheblich von lg 5•24 ± 0•17 kolonie-bildende Einheiten pro g Frischmasse (KbE/ g FM) in der Kontrollvariante auf lg 0•96 ± 0•20 KbE/ g FM in der Versuchsvariante (P=0•000). C-reaktives Protein (CRP) und Antikörper gegen Lipopolysaccharide (LPS) von Escherichia coli J5 ließen keine Unterschiede zwischen den Fütterungsvarianten erkennen. In der zweiten Untersuchung wurden 58 Endmastschweine einer Kontrollvariante (CT), die bedarfsgerecht mit einer Kraftfuttermischung für ein Leistungsniveau von 700 g Tageszunahmen gefüttert wurde, und zwei Versuchsvarianten zugeteilt. Die Versuchsvarianten erhielten eine Menge von 1•2 kg TM gedämpften Kartoffeln (potato treatment, PT) oder gedämpften und einsilierten Kartoffeln (silage treatment, ST) pro Tag und nur 46% bzw. 43% der Menge des Kraftfutters der Kontrollvariante. Die Wachstumsleistung und Schlachtkörperzusammensetzung ließen keine signifikanten Unterschiede zwischen den Varianten erkennen. Im PT und ST waren gegenüber dem CT im Kot der pH-Wert sowie die Gehalte von TM, Neutral-Detergenz-Faser (NDF), unverdautem Futterstickstoff (UDN) und teilweise von Säure-Detergenz-Faser (ADF) signifikant niedriger (P=0•000) und die von Ammonium (NH4) und Ammoniumstickstoff (NH4-N) signifikant höher (P=0•000). Das hohe Angebot von hitzebehandelten Kartoffeln führte zu einer erheblichen Verringerung von E. coli (P=0•000), C. perfringens (P=0•000) und Immunoglobulin A gegen LPS von E. coli J5 (P=0•001). Darüber hinaus waren in der ersten Versuchsperiode im ST die aeroben und anaeroben Gesamtkeimzahlen sowie die Laktobazillen und Hefen gegenüber dem PT signifikant erhöht. Die Unterschiede in der Mikrobiota zwischen der Kontroll- und Versuchsvarianten weisen auf die positiven Auswirkungen von Topinamburknollen und hitzebehandelten Kartoffeln auf die Mikrobiota im hinteren Darmabschnitt hin. Das Ziel der dritten Untersuchung war die Modifizierung des Verfahrens zur Isolation von Bakterien in einer Flüssigkeit mittels verschiedener Zentrifugationsschritte, um ein mikrobielles Pellet (MP) zu erhalten, welches die quantitative Abtrennung und Erfassung der Bakterien in Schweinekot ermöglicht. Zusätzlich wurde der BEDN Anteil sowie die Gehalte der Aminozucker Galactosamin, Glucosamin, Mannosamin und Muraminsäure im Kot und im MP bestimmt. Die untersuchten Kotproben stammten von Schweinen eines Phosphor (P) Stoffwechselversuch. Zehn männlich-kastrierte Schweine mit einem durchschnittlichen Lebendgewicht von 51•1 ± 8•5 kg wurden einzeln in Stoffwechselkäfigen gehalten. Die Tiere wurden fünf Fütterungsvarianten zugeteilt, die dem Bedarf der Tiere für ein Leistungsniveau von 700 g Tageszunahmen entsprachen, in den Rationen 2 bis 5 jedoch eine P-Gehalt unter dem Tagesbedarf der Tiere aufwiesen und in den Rationen 3 bis 5 mit abgestuften Gehalten von 50, 100 sowie 200 mg/kg einer experimentellen Phytase ergänz waren. Die Absenkung des P Gehaltes im Futter verringerte den Asche- (P=0•024) und Trockenmassegehalt im Kot (P=0•017) sowie die P Konzentration im MP (P=0•000) signifikant. Die mikrobielle Biomasse im Kot wurde durch die Wiegung des MP auf durchschnittlich 467 g/kg TM bestimmt. Der Stickstoffgehalt im Kot betrug im Mittel 46•1 g/kg TM und der in die Bakterienmasse eingebaute Stickstoffanteil 27•1 g/kg TM bzw. 58% vom Gesamtstickstoffgehalt im Kot. Die BEDN Fraktion wurde auf 73% am Kotstickstoff bestimmt. Der P-Gehalt im Kot sowie der N Gehalt im MP mit durchschnittlichen 10•4 und 57•9 g/kg TM lagen im Bereich von Literaturangaben. Die P Gehalte im MP schwankten in Abhängigkeit von der Zugabe von Phytase signifikant (P=0•000) von 1•8 bis 4•8 g/kg TM. Die Aminozucker wiesen keine signifikanten unterschiede zwischen Fütterungsvarianten auf und lagen im Bereich von Werten von Rinderkot. Ergebnisse weisen darauf hin, dass die angewandte Methode zur direkten Quantifizierung der mikrobiellen Biomasse geeignet ist.