Lead
Landwirtschaftliches Stickoxid (N2O) ist ein potentes Treibhausgas, das beim Klimawandel eine Schlüsselrolle spielt. Trotz seiner globalen Bedeutung ist es immer noch schwierig, zeitliche oder räumliche Schwankungen bei der N2O-Emission aus Böden zu messen. Dies ist teilweise auf unsere begrenzten Erkenntnisse darüber zurückzuführen, wie die Pflanzen-Boden-Interaktion die N2O-Emissionen beeinflussen. Johan Six, Franz Conen und ihre Teams verwenden modernste Technologie und eine Kombination aus Experiment- und Modellansätzen, um diesen Herausforderungen zu begegnen

Lay summary

Es ist bekannt, dass landwirtschaftliche Böden die Primärquelle für N2O sind, da wir beim Anbau der meisten Pflanzen nach wie vor vom intensiven Einsatz von synthetischen N-Düngemitteln und organischen Düngmitteln abhängig sind. Daher besteht heute mehr als je zuvor ein steigendes Interesse darin, N2O-Emissionen aus landwirtschaftlichen Böden zu reduzieren. Wir haben verschiedene Lenkungsoptionen, die auf die Minderung von N2O-Emissionen abzielen, im Feldmassstab auf Saison- oder Jahresbasis durch direkte Messungen oder Simulationen mit Ökosystemmodellen getestet. Jedoch ist es in der Praxis schwierig, N2O-Emissionen mit aktuellen Modellen mit ausreichender Sicherheit zu messen oder vorherzusagen. was aber für robuste Bewertungen der Lenkungsoptionen erforderlich ist. Die Schwierigkeit bei der Messung und Vorhersage von N2O-Emissionen liegt darin, dass sie hinsichtlich Raum und Zeit stark variieren. Eine weitere Schwierigkeit ist, dass wir nach wie vor begrenzte Einblicke darüber haben, wie N2O produziert oder verbraucht wird und sich durch den Boden bewegt, insbesondere bei Vorhandensein von Pflanzen. Dies ist ein Punkt, der lange missachtet wurde, hauptsächlich wegen der experimentellen Herausforderungen. Deshalb werden wir neue, hochmoderne Technologien und experimentelle Methoden einsetzen, um die Interaktion von Wurzeln mit dem Boden und N2O-Emissionen zu erforschen. Es werden Datensätze erstellt mit dem Schwerpunkt auf Pflanzenwurzeln, Bodenaggregate, Bodeneigenschaften und mikrobielle Prozesse, die mit dem Schicksal von N in Beziehung stehen. Schliesslich werden die Datensätze verwendet, um ein Modell mit Bodenaggregaten und organischen Substanzen im Boden durch Integration von Pflanzen-Boden-Interaktionen zu verbessern. Hierdurch kann möglicherweise die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Simulationen der Reaktion durch N2O-Emissionen erhöht werden, um Optionen zur Minderung der N2O-Emissionen zu empfehlen.