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Ökosystemleistungen (ÖSL) sind von hoher Bedeutung für die Gesellschaft, da sie die Grundlage für das menschliche und wirtschaftliche Wohlergehen bilden. Wissenschaftler*innen vom Institut für Physische Geographie & Landschaftsökologie, vom Institut für Umweltplanung sowie vom Institut für Geobotanik beschreiben das Konzept der ÖSL, welches geobiophysikalische Grundlagen der Multifunktionalität von Landschaften mit der Wertschätzung der Natur und Nachhaltigkeit verbindet.

Eine artenreiche Flora und Fauna ist in den heutigen Agrarlandschaften kaum noch zu finden. Um Landwirte dabei zu unterstützen, die Artenvielfalt auf ihren Betrieben effizient zu verbessern, haben Wissenschaftler*innen vom Institut für Umweltplanung ein Managementsystem entwickelt. Dipl. Umweltwissenschaftlerin Birte Bredemeier und Prof. Christina von Haaren erläutern das Managementsystem MANUELA.

For decades, a continuous loss of species diversity in the agricultural landscape has been observed. Today, not only are conservationists and governments engaged in halting the decline of farmland species diversity, but so too are actors of food production and retail. They are aware of the crucial role that farmers play in preserving and promoting species diversity. Food companies would therefore like to record and document the contribution their supplier farmers make to the conservation of biodiversity by managing their land and to show which measures can further promote biodiversity on the farms. Existing valuation approaches and advisory systems that have been applied in practice are either very complicated and time consuming or they are adjusted to assess individual farms by advisory services. The resulting case-specific evaluation is based on the assessment and experience of the consultant and is therefore not necessarily comparable across different farms. There is, therefore, no scientifically sound evaluation system that can simply, comprehensibly and justifiably map the current value and changes in habitats and species richness on farms. In order to ensure the necessary practical relevance and the widest possible dissemination of the results, the research project “Firmen fördern Vielfalt” (companies foster biodiversity) has been implemented. In this project, a system was developed that uses easy-to-grasp key indicators to model species richness on farms. By using a modelling approach, habitat and species richness assessments could be automated and therefore repeated over time. Thus, the evaluation of habitat types is improved in such way that changes in response to modified management practices can be shown. This makes the biodiversity performance of farms measurable and comparable. The working paper explains the methodology and shows main results of the project. The research was carried out by the Institute of Environmental Planning at the Leibniz University Hannover, in cooperation with the Association of Organic Food Processors (AöL), the Chamber of Agriculture Lower-Saxony and the Advisory Service for Bioland Farmers. The food companies Bionade, Hipp, Märkisches Landbrot and Neumarkter Lammsbräu supported the project.

From 2015 to 2019, the cultivation of peat mosses is being tested and scientifically monitored on two industrially harvested and highly decomposed peat fields in Lower Saxony, Germany. The study sites were inoculated with peat mosses (in particular Sphagnum papillosum, S. palustre, S. magellanicum, S. fimbriatum, S. pulchrum) of three donor sites. The economic profitability of peat moss cultivation and the suitability of peat mosses as constituent for growing media are being tested by the substrate manufacturer Klasmann-Deilmann GmbH. The Institute of Environmental Planning at the Leibniz Universität Hannover is assessing and evaluating the growth rate of the different peat moss species and the suitability of the cultivation sites as habitats for characteristic plant and animal species of raised bogs. The greenhouse gas balance of the ”peatland based“ peat moss production is being evaluated by the Thünen Institute of Climate-Smart Agriculture in Braunschweig. The GHG balance includes the quantification of the influence of peat moss harvest on the C-sequestration of the donor sites., Zusammenfassung: Die Kultivierung von Torfmoosen wird von 2015 bis 2019 auf zwei industriell abgebauten und stark zersetzten Schwarztorfflächen im Landkreis Emsland praktisch erprobt und wissenschaftlich begleitet. Dazu wurden Testflächen mit Torfmoosen (v.a. Sphagnum papillosum, S. palustre, S. magellanicum, S. fimbriatum, S. pulchrum) von drei Spenderflächen beimpft. Die Wirtschaftlichkeit der Torfmooskultivierung und die Eignung von Torfmoosen als Substratausgangsstoff werden vom Substrathersteller Klasmann-Deilmann GmbH getestet. Das Institut für Umweltplanung der Leibniz Universität Hannover erfasst und bewertet die Wuchsleistung der unterschiedlichen Torfmoosarten und die Eignung der Kultivierungsflächen als Lebensraum für charakteristische Tier- und Pflanzenarten der Hochmoore. Die Treibhausgas-Bilanz der „moorbasierten“ Torfmoosproduktion wird vom Thünen-Institut für Agrarklimaschutz in Braunschweig untersucht. Dazu gehört auch die Quantifizierung des Einflusses der Torfmoosernte auf die Kohlenstoffbilanz der Entnahmeflächen., DFG, SUB Göttingen, DGMT, research

Im Zuge der angestrebten Energiewende ist eine weitere Nutzung von Biomasse notwendig. Vor dem Hintergrund von zunehmenden Nutzungskonflikten muss sich die zukünftige Entwicklung jedoch an ökologischen Grenzen und vor allem auch am Zustand der Schutzgüter orientieren. Zur Bewertung zukünftiger und auch aktueller Entwicklungen wird häufig die Ökobilanzierung als Instrument zur umfassenden Umweltwirkungsabschätzung eingesetzt. Insbesondere im Hinblick auf die Bewertung von potenziellen Auswirkungen auf das Schutzgut Biodiversität weist die räumlich unspezifische Ökobilanz jedoch Wissens- und Methodendefizite auf. Denn gerade diese Wirkungskategorie kann nicht – wie es der Produktsicht von Ökobilanzen entspricht – raumunspezifisch betrachtet werden. Vor dem Hintergrund der zunehmenden Nutzung von Biomasse war es dementsprechend das übergeordnete Ziel des vorliegenden Forschungsvorhabens, einen Ansatz zur Integration von Auswirkungen des Energiepflanzenanbaus auf die Biodiversität in die Ökobilanz am Beispiel der Biogaserzeugung zu entwickeln. Angepasst an die niedersächsische Datensituation wurden Kriterien und Indikatoren für eine ökobilanzielle Bewertung von Nutzungseinflüssen und Wirkungen des Energiepflanzenanbaus auf die Biodiversität (Arten und Biotope) und das Landschaftsbild zusammengestellt. Die hierauf aufbauende Methode wurde auf zwei niedersächsischen Beispielbetrieben erprobt und in das Betriebsmanagementsystem MANUELA implementiert. Auf dieser Grundlage wurde ein Konzept für die Integration der Bewertungsmethode bzw. von vorgelagerten Bewertungsergebnissen aus MANUELA in die Ökobilanzierungssoftware Umberto erarbeitet. Die Bewertung der potenziellen Wirkungen des Energiepflanzenanbaus auf die Biodiversität baut auf bestehende Methoden auf und wurde weiterentwickelt. Schlagspezifische Daten zum Anbauverfahren wurden mit Daten der Ackerwildkrautvielfalt kombiniert und mit einer differenzierten Biotopwertskala verknüpft, um den Zustand der Biodiversität einer Fläche zu beschreiben. Dieses Bewertungsergebnis wurde als kardinal skalierter, aggregierter Biotopausprägungswert – hier als differenzierter Biotopwert bezeichnet – unter Berücksichtigung der Indikatoren Anbauweise und Fruchtart, Standort und Landschaftsheterogenität abgebildet. Dieser differenzierte Biotopwert ist schlagbezogen und unabhängig vom Anbauflächenbedarf für das zu produzierende Substrat zu betrachten. Im Rahmen der Methodenanwendung auf zwei konventionellen Ackerbaubetrieben wurden übergreifend betrachtet differenzierte Biotopwerte von 0,9 bis 2,2 ermittelt (auf einer Skala von insgesamt 0,1 bis 5,9). Die Bewertung auf Ebene des landwirtschaftlichen Betriebs erfolgte über das flächengewichtete Mittel des differenzierten Biotopwerts. Dieser lag für beide im Bereich 1,2 bis 1,3 und deutet damit auf einen aktuell geringen Wert für die Biodiversität mit deutlichem Aufwertungsspielraum hin. Im Rahmen einer Validierung wurde die einzelschlagbezogene modellierte Biodiversitätsbewertung durch vor Ort erfasste Daten der Ackerwildkrautvielfalt bestätigt. Aufbauend auf dieser biotopwertbasierten Methode für die Biodiversitätsbewertung wurde ein teilautomatisiertes Tool zur schlag- und betriebsbezogenen Bewertung in das Betriebsmanagementsystem MANUELA implementiert. Hierüber können auf der Grundlage einfach erhebbarer Indikatoren Einzelschlag- und Betriebsbewertungen durchgeführt werden, die als Grundlage für die Optimierung des Betriebsmanagements genutzt werden können. Mit dem Ziel einer Integration dieser standortabhängigen Biodiversitätsbewertung in die Ökobilanzierung wurden zwei Bewertungsansätze in Umberto umgesetzt und deren Wirkungsindikatoren in das Kennzahlensystem für die Wirkungsabschätzung implementiert: Der erste Ansatz stellt die Übernahme der o.g. biotopwertbasierten Methode dar, wobei der differenzierte Biotopwert als Informationsgröße im Stoffstrommodell der Biogasanlage mitgeführt wird. Die für die Berechnung dieser Informationsgröße notwendigen Indikatoren und das Vorgehen entsprechen der oben beschriebenen Methode. In einem zweiten erweiterten Ansatz erfolgte die Wirkungsabschätzung auf Basis der auf den Einzelschlägen erfassten Artenzahlen der Ackerwildkrautflora im Vergleich zu der auf einem definierten Standort potenziell maximal möglichen Artenzahl. Dafür erfolgte der Rückgriff auf schlagspezifische Bewirtschaftungsfaktoren und deren Zusammenhang mit der schlagspezifischen Artenvielfalt. Dadurch entsteht ein unmittelbarer Bezug zu den in der klassischen Ökobilanz genutzten Inputs und Outputs des untersuchten Systems. Als Wirkungsindikatorwert wurde die ‚Reduzierte Anzahl Ackerwildkräuter‘ definiert. Durch den Abgleich mit der potenziell maximal möglichen Zahl der Ackerwildkrautarten auf einem Standort lässt sich im Ergebnis das noch ausschöpfbare Biodiversitätspotenzial eines Schlages und damit dessen Aufwertungspotenzial beschreiben. Dieses kann als Grundlage für Optimierungen im Betriebsmanagement herangezogen werden, indem ein schlagbezogener Vergleich der Wirkungskategorie Biodiversität mit den Ergebnissen anderer Wirkungskategorien (z.B. Klimawandel) auf Basis einer funktionellen Einheit (hier 1 t FM Silomais) erfolgt. Dies ermöglicht die Identifizierung ggf. möglicher Synergien oder auch gegenläufiger Wirkungen verschiedener Wirkungskategorien und kann so für die gezielte Flächenauswahl biodiversitätsfördernder Maßnahmen genutzt werden. Vergleichbar zu der Biodiversitätsbewertung (Ansatz 1) wurde eine Methode zur Bewertung der potenziellen Wirkungen des Energiepflanzenanbaus auf das Landschaftsbild entwickelt. Es erfolgte eine landschaftsästhetische Bewertung der Fruchtarten und Betriebe unter Berücksichtigung der Indikatoren Landschaftskomponente (inkl. deren spezifischer Ausprägung) und landschaftliche Vielfalt. Beide wurden zu einem landschaftsästhetischen Wert aggregiert, der als flächengewichtetes Mittel für die Bewertung des Betriebs genutzt wurde. Dieser lag für die betrachteten Beispielbetriebe im Bereich 2,3 bis 2,4 auf einer Skala von insgesamt 1 bis 10 und deutet somit auf eine geringe landschaftsästhetische Bedeutung des betrachteten Landschaftsraums hin. Analog zur Implementierung des differenzierten Biotopwerts in der Biodiversitätsbewertung (Ansatz 1) kann auch der landschaftsästhetische Wert als Informationsgröße im Stoffstrommodell mitgeführt werden. Eine Integration von Landschaftsbildaspekten in Anlehnung an den 2. Ansatz zur Biodiversitätsbewertung erscheint grundsätzlich machbar, ist aber aufgrund des erhöhten Datenbedarfs schwerer umzusetzen. Die entwickelten Methoden zur Biodiversitäts- und Landschaftsbildbewertung eignen sich somit zur Abbildung von Unterschieden der potenziellen Wirkungen des Energiepflanzenanbaus anhand einfach erhebbarer Indikatoren. Für die Anwendung der Methoden sind Daten erforderlich, die direkt bei Landwirten oder aber zumindest bei landwirtschaftlichen Beratern vorliegen. Beide Methoden sind sowohl auf der Ebene Schlag/Einzelkultur als auch auf der Ebene Betrieb/Fruchtfolge einsetzbar. Eine Kopplung dieser Methoden an die Ökobilanz wurde demonstriert. Die weitere Forschung dient der Präzisierung und Nachjustierung der erarbeiteten Bewertungsklassen und bedarf eines Ausbaus der Datenbasis, beispielsweise im Hinblick auf die Wirkung anderer Anbauweisen (z.B. Ökolandbau) oder Landschaftsräume., In order to implement a transition from non-renewable to renewable energy sources in Germany, a sustainable expansion of biomass use is necessary. Due to increasing land use conflicts, this expansion needs to be oriented towards environmental limits as well as towards the status of legally protected goods. The potential impacts of future and current developments regarding the renewable energy sector are often assessed using a life cycle assessment (LCA). However, the LCA is usually spatially unspecific and thus has considerable shortcomings concerning its methods, particularly with regard to an evaluation of the potential impacts on biodiversity. Additionally, there is a lack of knowledge concerning the quantitative relationship between agricultural activity and biodiversity. However, the spatial dimension must be considered for assessing impacts on biodiversity. Therefore, the objective of the present research was to develop an approach for the integration of the impacts of energy plant cropping on biodiversity into LCA using the example of biogas production. We developed criteria and indicators for a life cycle impact assessment which will estimate the effects of energy plant cropping on biodiversity (species and habitats) and visual landscape in Lower Saxony. The evaluation of potential effects of cultivating energy crops on species and field habitats is based on existing methods. These methods have been further developed in the course of the current project. Accordingly, the key indicators that provided sufficient information on the biodiversity status of a field habitat were (i) the farming practice (conventional or organic) and crop type, (ii) the site conditions as well as (iii) the landscape heterogeneity. This field specific data was combined with data on field flora species richness and was then merged with a habitat value scale to model a single aggregated habitat value. The modelled habitat value describes the biodiversity status of a field site in terms of a ratio scale. It is independent of the acreage required for the biogas substrate. For the farm level evaluation the area-weighted mean of the field-specific evaluation was used. The method was tested on two farms in Lower Saxony and was implemented into the farm management software MANUELA. We verified the field-specific modelled biodiversity through on-site surveys of the field flora species richness. Using the easily determined and robust indicators mentioned above, it is possible to optimise the on-farm operational management. Furthermore, the approach and its corresponding indicators were implemented into the indicator system of the LCA software Umberto in two different ways. Firstly, the above mentioned habitat value-based method was adopted. In this way the habitat value is defined as an informational factor, which is carried along the material flow model of the biogas plant. Secondly, an impact assessment based on the comparison of surveys of field flora species richness and the site-specific potential maximum species richness was conducted. For this purpose site-specific management factors were related to the surveyed site-specific species richness. As a result, a direct reference was derived between outputs of the system under examination and inputs which were used in the classical LCA of the biogas plants. As impact indicator score the ‘reduced amount of field flora species richness’ has been defined. By comparing the reduced amount with the maximum species richness, the upside biodiversity potential is described. This potential can serve as a basis for improvements of the farm-related operational management by comparing the field-related results of the impact category biodiversity with results of other impact categories (e.g. climate change) using a functional unit (here: 1 t fresh matter silage corn). This enables identification of possible synergies as well as trade-offs of different impact categories. Thus, an appropriately targeted area selection for farming methods that promote biodiversity is possible. In addition, an approach for integrating the impacts of energy plant cropping on the visual landscape into LCA was developed. The key indicators that provided sufficient information on the relation between agricultural practices and the visual landscape were (i) the occurrence of different landscape components like fields, meadows or groves including their specific characteristics, (ii) the diversity of crop types and (iii) the structural diversity of the landscape. As a further development all three indicators were combined to create a single aggregated value for each landscape component. For the farm level evaluation the area-weighted mean was used. The results of the visual landscape assessment can be defined as an informational factor which can be carried along the material flow model of the biogas plant. An incorporation of aspects of the visual landscape into the LCA of biogas plants according to the second approach of the biodiversity assessment is similarly difficult to put into practice because of enhanced data requirements and the viewers’ subjective perception. In summary, the presented methods for biodiversity and visual landscape assessment are suitable for illustrating different effects of energy plant cropping by means of rather simple indicators. The necessary data can be easily obtained from the farmers themselves or from agricultural advisers. Both methods are applicable at the field level (i.e. the level of single crop types) and at the farm level (i.e. at the level of the crop rotation). These methods can be linked with classical LCA. Further research needs to specify and readjust the applied evaluation rules and needs to include other data, e.g. with regard to other farming practices like organic farming.