Zukunftsfähige Bioenergie und nachhaltige Landnutzung

128 6 Modellierung des globalen Potenzials von Energiepflanzen
senden Bäume in Kurzumtriebsplantagen, jeweils
für unbewässerten und bewässerten Anbau sowie für
die beiden Szenarien mit der geringsten bzw. größten
Ausschlussfläche, sind in den Abbildungen 6.5-6
bis 6.5-9 gezeigt. Die modellierten Erträge der Gräser
und Bäume bilden die Grundlage für die in den
Abbildungen 6.5-1 bis 6.5-4 gezeigten Biomassepotenziale.
Auf den nach Berücksichtigung der Ausschlussflächen
zur Verfügung stehenden Anbauflächen
für Energiepflanzen werden im Modell zu je
50% hochproduktive Gräser und schnell wachsende
Baumarten angebaut. Falls in einer Gitterzelle nur
ein Pflanzentyp gedeiht (z. B. nur Gräser im unbewässerten
Anbau), so wird die gesamte Fläche diesem
Pflanzentyp zugewiesen. Die resultierenden Trockenmasseerträge
werden dann in Energieeinheiten
umgerechnet, wobei ein Konversionsfaktor von 19,0
kJ pro g angenommen wird (Kap. 6.3.1.5). Aus dem
Vergleich der gezeigten Karten für ein Szenario kann
der relative Beitrag von Biomasse aus dem Anbau
von hochproduktiven Gräsern und schnell wachsenden
Baumarten zum Bioenergiepotenzial abgeschätzt
werden.
6.6
Wichtigste Unsicherheiten der Modellierung
6.6.1
Qualität der Klimadaten
Die verschiedenen Klimamodelle unterscheiden sich
besonders hinsichtlich der simulierten Änderungen
der Niederschläge, da die entsprechenden Prozesse
teilweise nicht vollständig verstanden oder schwierig
zu simulieren sind. Gerade die Menge an Wasser,
die für Pflanzen verfügbar ist, ist aber die wichtigste
Determinante für die simulierten Ertragspotenziale
der Biomassepflanzungen. Der geringe Einfluss
der unterschiedlichen Klimadaten auf die Biomasseerträge
aus LPJmL weist allerdings darauf hin, dass
der Effekt von veränderten Temperatur- und Niederschlagsbedingungen
in den für Biomassepflanzungen
geeigneten Gebieten eher gering ist.
6.6.2
Reaktion von Pflanzen und Ökosystemen auf den
Klimawandel
Die Effekte von veränderten Temperatur- und Niederschlagsverhältnissen,
sowie der zunehmenden
Kohlendioxidkonzentration in der Atmosphäre auf
die einzelne Pflanze oder ganze Ökosysteme sind
immer noch nicht umfassend verstanden. Ein Bei-
spiel ist die so genannte CO 2 -Düngung, die zu einer
erhöhten Wassernutzungseffizienz bei C3-Pflanzen
führt. In trockenen Gebieten wirkt die CO 2-Düngung
am stärksten und führt im Modell zu einer Produktivitätszunahme
von etwa 10–20 %.
Dieser Effekt ist im Modell hauptverantwortlich
für die Zunahme der pflanzlichen Produktivität im
Verlauf des 21. Jahrhundert. Die simulierten Effekte
der erhöhten CO 2 -Konzentration stimmen mit Beobachtungen
(z. B. junger Wälder) überein. Allerdings
ist unklar, ob der Anstieg der Nettoprimärproduktion
auch dauerhaft ist.
6.6.3
Verfügbarkeit von Wasser und Nährstoffen
Die regionale Hydrologie wird – mit Ausnahme der
Niederschläge – im Modell nicht berücksichtigt.
Damit können eventuell bestehende Nutzungskonkurrenzen
um knappe Süßwasserressourcen (Kap.
5.6.2) bei der Betrachtung der Bioenergiepotenziale
aus dem Anbau von Energiepflanzen nicht berücksichtigt
werden. Dies ist insbesondere für den Fall
des bewässerten Anbaus problematisch, bei dem
nicht klar ist, ob die für die Bewässerung angenommene
Wassermenge überhaupt zur Verfügung steht.
Ein ähnliches Problem ergibt sich bei Nährstoffen,
die für das Pflanzenwachstum unerlässlich sind. Im
Hinblick auf ihre negative Klimawirkung sind hier
vor allem Treibhausgasemissionen durch die Düngung
mit Stickstoff zur berücksichtigen.
Das Ausbringen von organischen und mineralischen
Stickstoffdüngern auf landwirtschaftliche Flächen
führt zu erheblichen Stickstoffverlusten, denn
die Pflanzen nehmen im Mittel weniger als die Hälfte
des ausgebrachten Stickstoffs (N) auf (MA, 2005b).
Der Rest entweicht als flüchtige Stickstoff-Verbindungen
in die Luft (Lachgas N 2 O, Stickoxide NO X ,
Ammoniak NH 3 ) oder wird als Nitrat (NO 3 ) ins
Grundwasser ausgewaschen. Lachgas gehört zu den
vier größten klimawirksamen Treibhausgasen (Denman
et al., 2007). Fast 60 % der anthropogenen N 2 O-
Emissionen werden durch die Landwirtschaft verursacht
(Smith et al., 2007a).
Der Stickstoffverbrauch in der Landwirtschaft
beträgt heute weltweit 127 Mio. t und wird bis
2011/2012 jährlich um geschätzte 1,4 % ansteigen
(FAO, 2008b). Die durch die Landwirtschaft verursachten
Stickstoffverluste sind bei der Modellierung
von Agrarproduktionspotenzialen nicht vernachlässigbar.
Um Stickstoff-Verluste zu vermeiden, müssen der
Stickstoffgehalt im Boden und der Nährstoffbedarf
der Ackerfrucht genau bekannt sein und bei künstlicher
Bewässerung sollte ein kontrolliertes Bewässe