Das Projekt liefert einen umfassenden Vergleich verschiedener Methoden zur Modellierung von Klima und Nutzpflanzen auf subnationaler Ebene in Deutschland auf verschiedenen zeitlichen Skalen. Es schlägt einen innovativen integrierten Ansatz vor, um die Auswirkungen von zusammengesetzten Extremereignissen („Compound Events“) besser zu verstehen und zu charakterisieren. CROP generiert neue hochauflösende Datensätze, die auf den ausgewählten hybriden Ansätzen basieren, um Modellsimulationen zu korrigieren und sie auf relevante räumliche und zeitliche Skalen herunterzurechnen, um die Auswirkungen extremer Wetterereignisse auf die Ernteerträge in Bezug auf Variabilität und Verluste zu bewerten. Ein besseres Verständnis dafür, wie sich zusammengesetzte Extreme auf die Pflanzenproduktion auswirken, bildet die Grundlage für die Entwicklung eines integrierten saisonalen Vorhersagesystems für die Ernteerträge, ein wichtiges und genaues Instrument zur Information der Endnutzer. Die Ergebnisse werden für die Bewertung der Auswirkungen des Klimawandels, die Beratung und die politischen Entscheidungsträger von Bedeutung sein, um die Marktvolatilität zu verringern, Preisspitzen zu vermeiden und die Pflanzenzucht zu unterstützen.

Website: CROP
Institution: Universität Giessen
Kontakt: Dr. Elena Xoplaki