StartseiteFörderungProjekteVerbundprojekt Landmanagement Subsahara-Afrika: Entwicklung eines Entscheidungshilfesystems für ein nachhaltiges Landmanagement im Kontext von Klimawandel und Landrechten in Westafrika (DeClaRe) – Teilprojekt 2: Bewertung von Klimarisiken und Landrechten

Verbundprojekt Landmanagement Subsahara-Afrika: Entwicklung eines Entscheidungshilfesystems für ein nachhaltiges Landmanagement im Kontext von Klimawandel und Landrechten in Westafrika (DeClaRe) – Teilprojekt 2: Bewertung von Klimarisiken und Landrechten

Laufzeit: 01.11.2022 - 31.10.2026 Förderkennzeichen: 01LL2203B
Koordinator: Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung e. V. - Forschungsabteilung 2 Klimaresilienz

220Dazu baut DecLaRe auf bereits vorhandenem lokalem Wissen, wissenschaftlichen Erkenntnissen und Datenbanken auf, erweitert durch spezifische Feldexperimente, eine umfangreiche Haushaltsbefragung mit Längsschnittdesign, sowie Modellierung auf lokaler, nationaler und regionaler Ebene. Daraus wird ein Decision-Support-System (DSS) abgeleitet, das für die Erstellung von Landnutzungsplänen sowie für Politikentwicklung zu Fragen der Landnutzung und des Landmanagements genutzt werden kann. Das PIK übernimmt mit seinem Teilprojekt Aufgaben in zwei wesentlichen Bereichen: Erstens leitet das PIK das Design und die Implementierung der Haushaltsbefragung in Nord-Ghana. Der Datensatz wird umfangreiche, für Nord-Ghana repräsentative Haushaltsdaten enthalten, welche die Grundlage für verschiedene Analysen der beteiligten Partner bieten. Insbesondere erlaubt der Datensatz die Analyse der bestehenden Landrechtssysteme und ihrer Anreize für klimatisch angepasste Land- und Viehwirtschaft. Weiterhin wird das PIK die Analyse partizipativer Daten zur Komplementierung des DSS beitragen. Der zweite Schwerpunkt des PIK-Teilprojekts umfasst die Modellierung von Klimafolgen und Anpassungsoptionen in der Landwirtschaft. Dies beinhaltet die Bereitstellung von Klimadaten sowie die Auswertung von Projektionen bezüglich Temperatur, Niederschlag und anderer Variablen unter verschiedenen Emissionsszenarien. Prozess-basierte Ertragsmodelle und Ansätze basierend auf maschinellem Lernen werden verwendet, um zukünftige Erträge und die Eignung von Land für Anbaupraktiken unter Auswirkung des Klimawandels zu simulieren. Mithilfe derselben Modelle werden zudem Anpassungsoptionen modelliert und auf ihre biophysische Eignung geprüft.

Verbund: DecLaRe Quelle: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Redaktion: DLR Projektträger Länder / Organisationen: Benin Burkina Faso Ghana Themen: Förderung Umwelt u. Nachhaltigkeit

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