Das Modell prognostiziert Methanemissionen aus Reiskulturen.

Forschungen von Embrapa Meio Ambiente, unterstützt von Apta Regional de Pindamonhangaba, auf einem bewässerten Reisfeld im Paraíba-Tal in São Paulo zeigten, dass Computersimulationen mit dem DNDC-Modell (DeNitrification-DeComposition) die Methanemissionen während des Anbaus in verschiedenen Vegetationsperioden hochpräzise schätzen konnten. Dieses Ergebnis stellt einen wichtigen Fortschritt für die Überwachung von Methan, einem der Treibhausgase in der Landwirtschaft, dar. Es ermöglicht eine schnelle, kostengünstige und umfassende Beobachtung des Einflusses verschiedener Faktoren auf die Methanemissionen während der Vegetationsperiode und erlaubt somit alternative Anbaustrategien zur Minimierung dieser Emissionen. 

Die Studie verglich die in einem bewässerten Reisanbaugebiet des Apta-Regionalprogramms während dreier verschiedener Vegetationsperioden gemessenen Methanemissionen mit den unter denselben Bedingungen mithilfe des DNDC-Modells simulierten Werten. Dieses Modell zählt international zu den am häufigsten verwendeten computergestützten Verfahren zur Abschätzung von Kohlenstoff- und Stickstoffflüssen in Agrarsystemen. 

Laut Magda Lima, Forscherin bei Embrapa Meio Ambiente, zeigte die Analyse, dass das DNDC-Modell das Emissionsverhalten während des gesamten Pflanzenzyklus erfolgreich reproduzierte, was sein Potenzial zur Unterstützung von Treibhausgasinventaren, wissenschaftlichen Forschung und der Planung von Strategien zur Emissionsreduzierung unterstreicht. 

Die Herausforderung der Emissionen aus dem bewässerten Reisanbau.

Bewässerter Reis nimmt eine strategische Stellung in der globalen Nahrungsmittelproduktion ein, ist aber gleichzeitig eine der landwirtschaftlichen Quellen für Methan, ein Treibhausgas mit hohem Treibhauspotenzial. In den für dieses Anbausystem charakteristischen überfluteten Umgebungen begünstigt der Sauerstoffmangel die Aktivität von Mikroorganismen, die bei der Zersetzung organischer Substanz Methan produzieren. 

Ein Teil dieses Gases gelangt in die Atmosphäre und trägt zum Klimawandel bei. Daher, so Lima, ist es für Forscher und politische Entscheidungsträger zu einer Priorität geworden, genau zu wissen, wie viel Methan von Nutzpflanzen während ihres Wachstumszyklus freigesetzt wird. Die direkte Messung dieser Emissionen im Feld erfordert jedoch finanzielle Mittel, hochentwickelte Geräte, spezialisierte Teams und kontinuierliche Überwachungskampagnen, was die Anwendung in großen landwirtschaftlichen Gebieten einschränkt. 

Genau in diesem Kontext untersuchte Embrapa Meio Ambiente im Rahmen einer Studie die Leistungsfähigkeit des DNDC-Modells im Reisanbau unter verschiedenen Anbaubedingungen. Für jedes Szenario erfasst das Tool Informationen zu Reissorte, Klimafaktoren, Bodeneigenschaften sowie landwirtschaftlichen und Bewässerungsmaßnahmen und simuliert die Pflanzenentwicklung parallel zu den biologischen Prozessen, die für die Produktion und Emission von Treibhausgasen verantwortlich sind. 

Laut Maria Conceição Pessoa, einer Forscherin bei Embrapa Meio Ambiente, wurde das DNDC bereits vor etwa 16 Jahren von Embrapa Meio Ambiente und Apta kalibriert und validiert, wobei eine andere bewässerte Reissorte und die damaligen lokalen Gegebenheiten berücksichtigt wurden. Dabei wurden gute Ergebnisse erzielt, und nun beweist es erneut seine Effektivität, indem es auch auf der Grundlage einer anderen Sorte und lokaler Gegebenheiten (Klima und Bewirtschaftung der São Paulo-Kulturen) hervorragende Ergebnisse liefert. 

Die Ergebnisse zeigten, dass die Simulationen die im Feld beobachtete Emissionsdynamik während der gesamten Vegetationsperiode konsistent abbildeten. Die höchsten Emissionsspitzen traten während Perioden der Überflutung der Felder auf, da die Bedingungen in dieser Zeit die Methanproduktion durch im Boden vorhandene Mikroorganismen begünstigen. Mit der Veränderung der Wasserverfügbarkeit bildete das Modell auch die Emissionsreduktion nach und demonstrierte damit seine Sensitivität gegenüber Änderungen im Wassermanagement und den Umweltbedingungen. 

Laut Pessoa deutet die gute Übereinstimmung zwischen gemessenen und simulierten Daten für verschiedene Ernten darauf hin, dass das DNDC das Potenzial besitzt, als zuverlässiges Instrument zur Schätzung saisonaler Methanemissionen in bewässerten Reissystemen in São Paulo und damit für den größten Reisproduzenten im Südosten Brasiliens eingesetzt zu werden. Dies erweitert die Möglichkeiten zur Bewertung verschiedener Bewirtschaftungsmethoden, ohne dass komplexe Messungen in allen Anbaugebieten durchgeführt werden müssen. 

Das Tool senkt die Kosten und erweitert die Analysemöglichkeiten.

Neben der Reduzierung lokaler Forschungskosten ermöglicht die Simulation auch die Untersuchung zukünftiger Szenarien und die Bewertung, wie sich beispielsweise Änderungen im Bewässerungsmanagement, der Düngung oder der Einarbeitung von Pflanzenresten auf die Methanemissionen auswirken. So können Erzeuger und Forscher proaktiv Strategien entwickeln, die die Umweltauswirkungen ihrer Aktivitäten verringern, ohne die Ernteerträge zu beeinträchtigen. 

Ein weiterer relevanter Aspekt ist der Beitrag der Forschung zur Verbesserung nationaler Treibhausgasemissionsinventare. Derzeit verwenden viele Länder durchschnittliche Emissionsfaktoren, um den Beitrag der Landwirtschaft zum Klimawandel abzuschätzen. Modelle, die mit unter brasilianischen Bedingungen erhobenen Daten kalibriert wurden, machen die durch Simulationen gewonnenen Schätzungen repräsentativer für die nationale Realität und erhöhen so die Zuverlässigkeit der Informationen, die in der öffentlichen Politik und in internationalen Klimaverpflichtungen verwendet werden. 

Die Forschung untermauert zudem einen wachsenden Trend in der modernen Landwirtschaft: die Integration von Feldversuchen und digitalen Werkzeugen, um komplexe Umweltprozesse zu verstehen und effizientere Entscheidungen zu ermöglichen. Mit zunehmender Genauigkeit der Computermodelle spielen diese eine strategische Rolle beim Aufbau nachhaltigerer und widerstandsfähigerer Agrarsysteme, die besser auf die Herausforderungen des Klimawandels vorbereitet sind.

Aus diesem Grund betonen die Forscher auch, dass die Leistungsfähigkeit dieser digitalen Werkzeuge, einschließlich DNDC, von der Qualität der eingegebenen Informationen abhängt, insbesondere von Klimadaten, den physikalischen und chemischen Eigenschaften des Bodens, den angebauten Sorten und den angewandten Bewirtschaftungsmethoden. Daher ist die Ausweitung von Studien in verschiedenen Anbauregionen zur Gewinnung und Verbreitung dieser Basisinformationen von grundlegender Bedeutung für die Verbesserung von Simulationen und die Ausweitung ihrer Anwendung und Validierung im ganzen Land. 

Für den brasilianischen Reisanbau stellen die Ergebnisse mehr als nur einen methodischen Fortschritt dar. Sie zeigen, dass die Kombination aus Wissenschaft, Monitoring und numerischer Simulation auf Basis mathematischer Modellierung die Entwicklung von Technologien beschleunigen kann, die Treibhausgasemissionen reduzieren, eine kohlenstoffarme Landwirtschaft stärken und zu einer umweltverträglicheren Lebensmittelproduktion beitragen.