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Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2020-09-01 - 2025-08-31

Große Flächen landwirtschaftlicher Nutzflächen in West- und Nordafrika sind stark degradiert, von Wasserknappheit, geringer Bodenfruchtbarkeit und schlechter Pflanzengesundheit gekennzeichnet, was u.a. auf die Verwendung ungeeigneter agronomischer Systeme und ein unangemessenes Management zurückzuführen ist. In Westafrika schränken Wasserarmut, organische Bodensubstanz und Nährstoffrückhaltung die Nahrungsmittelproduktivität ein, während in Nordafrika Versalzung, Winderosion, Krustenbildung und Verdichtung Regenfeldbau und Waldweiden bedrohen. Die geringe Nahrungsmittelproduktivität, die geringe Widerstandsfähigkeit und die mangelnde Nachhaltigkeit der derzeitigen Ansätze haben schwerwiegende sozioökonomische und ökologische Folgen. Das Ziel von SustInAfrica besteht darin, Kleinbauern, kleine und mittlere Unternehmen sowie verschiedene Regierungs- und Nichtregierungsorganisationen in Ghana, Burkina Faso, Niger, Ägypten und Tunesien in die Lage zu versetzen, die Nahrungsmittelproduktion erfolgreich zu intensivieren und Ökosystemdienstleistungen auf nachhaltige und widerstandsfähige Weise zu erbringen. Dies soll erreicht werden durch: A) eine umfassende Analyse von: i) der lokalen/regionalen Zielökosysteme; ii) der gegenwärtig angewandten und potenziellen Strategien für das Landschafts-, Boden-, Wasser- und Pflanzengesundheitsmanagement sowie der agronomischen Systeme; iii) der relevanten Akteure in den Versorgungs-/Wertschöpfungsketten; iv) der Geschäftsmodelle und -politiken; v) der Herausforderungen und Bedrohungen für die Produktion; B) der Entwicklung von Technologien, einschließlich einer intelligenten Plattform zur Unterstützung der Landwirte bei der Entscheidungsfindung, in Bezug auf die in A) bewerteten Faktoren; C) Durchführung von Feldversuchen an den Zielstandorten, bei denen traditionelles Wissen, nachhaltige Strategien und Systeme (Agrarökologie, Agroforstwirtschaft, ökologische Landwirtschaft) und moderne Technologien (entwickelte Anwendungen/Plattform) kombiniert werden; D) Kommunikation/Verbreitung/Bildung/Schulung zur Information von Interessengruppen/Verbrauchern und zur Stärkung von Kleinbauern (insbesondere Frauen/Jugendliche); E) Ausnutzung/Weiterführung von Ansätzen/Technologien für verbesserte Produktivität/Ökosystemdienstleistungen, langfristige Selbstversorgung über das Projekt hinaus, Verringerung von Hunger/Armut und Geschlechter-/Reichtumsdisparität, verringerte Umweltbelastung, langfristiges Wachstum des lokalen Nahrungsmittelsektors/Erhöhung des wirtschaftlichen Nutzens.
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2020-10-01 - 2025-09-30

FRAMEwork ist um den "Farmer Cluster"-Ansatz herum aufgebaut, der von unten nach oben verläuft, von den Landwirten geführt wird und in Großbritannien auf über einer Viertelmillion Hektar erfolgreich umgesetzt wurde. FRAMEWORK wird bestehende Farmer-Cluster bereichern und innovieren, indem es mit lokalen und (inter)nationalen Interessengruppen in Verbindung steht und neue, von mehreren Akteuren getragene Farmer-Cluster in verschiedenen Anbausystemen in Europa auf der Grundlage bestehender Kooperationen einrichtet. Die Farmer-Cluster werden in einem europaweiten, sich selbst tragenden Netzwerk, dem Citizen Observatory and Information Hub, vereint, das die bäuerliche und bürgernahe Sammlung und den Austausch harmonisierter, qualitativ hochwertiger Informationen über Biodiversität und Landwirtschaft erleichtern und engagierte Online- und Offline-Aktivitäten entwickeln wird, um das Bewusstsein und Verständnis für Biodiversität und BSF bei den verschiedenen Interessengruppen in Europa zu stärken. Der wissenschaftliche Beitrag zu diesen bürgernahen Aktivitäten wird die folgenden Ergebnisse liefern: 1) Fortgeschrittenes ökologisches Verständnis der treibenden Kräfte des Biodiversitätswandels in agrarischen Landschaften; 2) ein Entscheidungsunterstützungs-Tool (DST) für die Auswahl eines biodiversitätssensiblen Managements durch Landwirte auf der Grundlage ihrer lokalen Anforderungen; 3) ein DST zur Unterstützung der Biodiversitätszielsetzung, -überwachung und -bewertung und 4) private und öffentliche Anreize zur Förderung biodiversitätssensibler Landwirtschaft als öffentliches Gut. Darüber hinaus wird im Rahmen von FRAMEwork die Wirksamkeit des Farmer-Cluster-Ansatzes zur Entwicklung und Umsetzung orts- und systemspezifischer biodiversitätssensibler Bewirtschaftungspraktiken bewertet und die wirtschaftliche und ökologische Leistung evaluiert, wobei ein permanentes Online-Evaluierungstool auf dem Citizen Observatory and Information Hub bereitgestellt wird. Der Bereitschaftsgrad der Technologie (TRL) der DST reicht von 3-5, wobei Verbesserungen für die TRL5-DST vorgesehen sind, während die DST in TRL3 durch Tests und Verbesserungen in den Farmer-Clustern auf TRL4-5 gebracht werden. FRAMEwork wird innovativ in der Art und Weise sein, wie es die Ethik-, Datenschutz- und Geschlechtervorschriften der EU umsetzen wird. Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2020-03-01 - 2022-08-31

Entscheidungen auf landwirtschaftlichen Betrieben wurden für lange Zeit ohne genaue Berücksichtigung ihrer Auswirkungen auf Boden und Humus und somit auf Erosion und Grundwasserverschmutzung getroffen. Die wichtigste Ressource in der Landwirtschaft ist der Boden, seine Fruchtbarkeit und seine Verknüpfungen mit Treibhausgasemissionen. Österreich mit seiner führenden Rolle im biologischen Landbau benötigt neue Konzepte gegenüber dem Klimawandel und der zunehmenden Klimavariabilität, um seine Landwirt*innen und die Gesellschaft zu unterstützen und zu fördern. AI4CROPR verkörpert eine einzigartige Forschung in Österreich auf internationalem Niveau und bietet das Potential zur Entwicklung eines innovativen Produkts. Das Projekt richtet sich an Landwirt*innen, landwirtschaftliche Unternehmen, Gemeinden und Städte und Entscheidungsträger*innen im landwirtschaftlichen Sektor. AI4CROPR wird a) Beurteilungsmethoden und Ansätze einer ökonomischen Bewertung von ausgewählten Funktionen des Bodensystems und von Früchten und Fruchtfolgen (z.B. für die Gesellschaft) entwickeln (die es z.B. ermöglichen, Fruchtfolgen anhand von CO2-Begrenzungen zu identifizieren), b) Explainable AI nutzen, um mehr Einsicht zu bekommen, wie eine bestimmte Entscheidung getroffen worden ist, c) auf Hybrid Learning aufbauen, um heterogene Datenquellen zu kombinieren, bestimmte Merkmale zu identifizieren und mit einer begrenzten Zahl von Trainingsbeispielen umzugehen, d) im Zeitverlauf abweichendes Verhalten aufgrund von Datendrift oder feindlicher Eingabedatenattacken festzustellen und e) durch Zusammenarbeit mit Sektorbeteiligten aus der Praxis die neuen Modelle in einen nutzbaren Prototypen eines Entscheidungsunterstützungssystems einbinden, um die Validierung und Prüfung des Systems unter Bedingungen der realen Welt sicherzustellen. AI4CROPR entwickelt Methoden, um Sektorbeteiligte zu unterstützen, ihre rechtlichen Verpflichtungen bezüglich Treibhausgasemissionen (z.B. aufgrund des Kyoto Protokolls, der Europa 2020 Ziele, der 2030 Energiestrategie, etc.) zu erreichen und Bewusstsein zu schaffen für die ambitionierten Klimaziele, indem die Konsequenzen von Entscheidungen in der Landwirtschaft (auf den Boden, auf die Emissionen, auf das Einkommen, etc.) aufgezeigt werden.

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