Weizenmodelle unterschätzen Wasserverbrauch

Kulturpflanzenmodelle sind ein zentrales Instrument, um die Auswirkungen des Klimawandels auf die Nahrungsmittelproduktion vorherzusagen. Doch möglicherweise unterschätzen sie erheblich, wie stark Dürre die Weizenerträge beeinträchtigen kann. Eine neue internationale Studie unter der Leitung von Forschenden des Leibniz-Zentrums für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) zeigt nun, dass Weizenmodelle die Evapotranspiration – also den kombinierten Wasserverlust aus Boden und Pflanzen – in semiariden und mediterranen Regionen häufig unterschätzen. Die Autorinnen und Autoren fordern daher Verbesserungen der Modelle, um den Wasserverbrauch von Weizen besser abzubilden. Die Studie wurde im Oktober 2025 im Fachjournal Field Crops Research veröffentlicht.

Die Studie vergleicht Simulationen mehrerer weit verbreiteter Weizenmodelle mit experimentellen Daten zur Wassernutzung aus Texas (USA) und Frankreich. Diese Standorte sind repräsentativ für viele Weizenanbaugebiete, darunter Spanien, Australien, Ägypten, Mexiko und die USA. Für diese Regionen zeigen die meisten Modelle erhebliche Defizite: Im Durchschnitt unterschätzen sie den Wasserverbrauch um bis zu 15 %, in einigen Fällen sogar um mehr als 30 %.

Wenn Modelle die Evapotranspiration unterschätzen, können auf ihnen basierende Entscheidungen – sei es in der Landwirtschaft, Politik oder Katastrophenvorsorge – fehlerhaft sein. Zudem deutet dies darauf hin, dass frühere Studien zu den Auswirkungen des Klimawandels auf Weizen zu optimistisch waren und das Risiko von Ertragsverlusten durch Trockenstress unterschätzt haben könnten.

Fehlende Daten zur Wassernutzung von Pflanzen – eine zentrale Lücke

Die Autorinnen und Autoren weisen darauf hin, dass viele Weizenmodelle ursprünglich anhand von leichter messbaren Größen wie oberirdischer Biomasse und Ertrag entwickelt und getestet wurden. Hochwertige Messdaten zur tatsächlichen Wassernutzung von Pflanzen fehlen dagegen weitgehend – was die Kalibrierung und Verbesserung der Modelle erschwert.
„Unsere Ergebnisse zeigen deutlich den dringenden Bedarf an mehr experimentellen Daten zur Evapotranspiration von Kulturpflanzen“, erklärt Prof. Heidi Webber vom ZALF, Leiterin der Studie. „Nur mit solchen Daten können wir Modelle verbessern, um die Auswirkungen von Dürre auf Weizenerträge realistisch zu simulieren. Das ist entscheidend, um die Folgen extremer Wetterereignisse auf Erträge und Ernährungssicherheit zu verstehen.“

Das Forschungsteam nutzte Daten aus fortschrittlichen Feldexperimenten, darunter Eddy-Kovarianz-Messungen und große Waagenlysimeter – Spezialanlagen, die eine präzise Erfassung des Wasserverbrauchs ermöglichen. Das ZALF-Team sammelt derzeit weitere Eddy-Kovarianz-Daten aus ganz Europa und Kanada, um die Studie auf weitere Bedingungen auszudehnen.
Dr. Xinxin Chen vom ZALF ergänzt: „Diese Datensätze sind eine unglaublich wertvolle Ressource für die Modellverbesserung, auch wenn sie für Modellierer oft nicht sofort nutzbar sind, da zusätzliche Informationen zum Pflanzenwachstum benötigt werden.“

Was bedeutet das für die Landwirtschaft der Zukunft?

Der Klimawandel wird voraussichtlich längere und häufigere Dürreperioden verursachen, insbesondere in ohnehin trockenen Regionen. Um verlässliche Ertragsprognosen zu erstellen und landwirtschaftliche Systeme entsprechend anzupassen, müssen Modelle die Auswirkungen von Dürre und extremen Bedingungen besser erfassen können.

„Wenn wir die Auswirkungen von Dürre unterschätzen, riskieren wir, falsche Entscheidungen für unsere zukünftige Nahrungsmittelversorgung zu treffen“, sagt Prof. Webber. „Unsere Arbeit soll das Risikomanagement unterstützen und helfen zu entscheiden, ob es sinnvoll ist, in risikomindernde Maßnahmen wie stresstolerante Sorten oder Bewässerung zu investieren – oder ob finanzielle und institutionelle Ansätze wie Versicherungen effektiver sind. Am Ende wollen wir Optionen aufzeigen, die zu nachhaltigeren und klimaresilienteren Anbausystemen führen.“

Die Studie legt nahe, dass Kulturpflanzenmodelle die atmosphärische Wasserverdunstung besser simulieren müssen, um die bestehenden Modelle zu verbessern und voraussichtliche Ernteverluste durch Dürre und Trockenheit besser abbilden zu können.

Weitere Informationen:

Originalpublikation (Open Access): https://doi.org/10.1016/j.fcr.2025.110032

DOI: 10.1016/j.fcr.2025.110032

Hinweis zum Text:

Dies ist eine mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz erstellte Zusammenfassung des Originaltextes: H. Webber, D. Cooke, C. Wang, S. Asseng, P. Martre, F. Ewert, B. Kimball, G. Hoogenboom, S. Evett, A. Chanzy, S. Garrigues, A. Olioso, K.S. Copeland, J.L. Steiner, D. Cammarano, Y. Chen, M. Crépeau, E. Diamantopoulos, R. Ferrise, L. Manceau, T. Gaiser, Y. Gao, S. Gayler, J.R. Guarin, T. Hunt, G. Jégo, G. Padovan, E. Pattey, D. Ripoche, A. Rodríguez, M. Ruiz-Ramos, V. Shelia, A.K. Srivastava, I. Supit, F. Tao, K. Thorp, M. Viswanathan, T. Weber, J. White (2025). Wheat crop models underestimate drought stress in semi-arid and Mediterranean environments. Field Crops Research, 332, 110032, https://doi.org/10.1016/j.fcr.2025.110032, veröffentlicht Open Access / unter der Lizenz CC BY 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Der Text wurde unter den Gesichtspunkten der KI-Regelungen am ZALF sorgfältig überprüft und überarbeitet.

Projektpartner:

Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF)
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Brandenburgische Technische Universität Cottbus–Senftenberg (BTU), Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Universität Hohenheim, Julius Kühn-Institut (JKI) – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Universität Kassel (Deutschland)
USDA Agricultural Research Service (ARS), Ogallala Aquifer Program, Kansas State University, University of Florida, NASA GISS (USA)
Agriculture and Agri-Food Canada
INRAE und Université de Montpellier (Frankreich)
Aarhus University (Dänemark)
Universität Florenz (Italien)
Wageningen University & Research (WUR) (Niederlande)
Technical University of Madrid, University of Castilla-La Mancha (Spanien)
Chinese Academy of Sciences (China)
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (UK)

Danksagung zur Finanzierung:

Die Autoren bedanken sich herzlich für die Beiträge des verstorbenen Terry A. Howell Sr., dessen Führungsrolle bei der Einrichtung und Leitung des großen Lysimeterprogramms des USDA ARS in Bushland, Texas, USA, maßgeblich zur Entwicklung von Daten zum Pflanzenwachstum und Wasserverbrauch nicht nur für Winterweizen, sondern auch für viele andere Pflanzen beitrug, die in den semiariden südlichen Hochebenen der USA angebaut werden.
HW und CW wurden durch den Leibniz-Frauenprofessorenpreis, Deutschland (Antragsnummer: P102/2020), finanziert. HW und DC danken der Deutschen Forschungsgemeinschaft, Deutschland (DFG-Projektnummer: 470400637), für die Finanzierung. SE und KS wurden durch das USDA ARS Ogallala Aquifer Program, USA, finanziert.