'Model Applications in Field Research’: Christian Kersebaum zum stellvertretenden Leiter der Forschungsgruppe gewählt

 

 

Kurt Christian Kersebaum, Agrarwissenschaftler bei der Forschungsplattform „Modelle & Simulation“ am ZALF, ist zum stellvertretenden Leiter der Wissenschaftsgemeinschaft „Model Applications in Field Research“ (MAFR) der American Society of Agronomy (ASA) gewählt worden. Im Jahr 2019 wird er für ein Jahr den Vorsitz dieser Gruppe übernehmen. Kersebaum ist Spezialist für Ökosystemmodellierung mit Schwerpunkt Wasser- und Stoffhaushalt, Pflanzenwachstum und Klimawandel.

Die MAFR-Gruppe ist Teil der Sektion „Climatology and Modelling“ der ASA und hat weltweit über 600 Mitglieder. Diese treffen sich mindestens einmal im Jahr im Rahmen der gemeinsamen Jahresversammlung von ASA, der Soil Science Society of America (SSSA) und der Crop Science Society of America (CSSA). Im Rahmen von themenspezifischen Symposien sollen landwirtschaftliche Prozessmodelle anhand von experimentellen Felddaten auf ihre Anwendbarkeit hin überprüft und verbessert werden. In den kommenden zwei Jahren wird Kurt Christian Kersebaum diese Symposien organisieren.

Er selbst beschäftigt sich seit vielen Jahren mit der Modellierung von Anbausystemen und weiß daher, wie wichtig die experimentelle Datengrundlage ist. Für seine Amtszeit hat er sich vorgenommen, für eine gute Verbindung zwischen Modellierern und Experimentalwissenschaftlern zu sorgen. Die MAFR-Gruppe arbeitet daran, die Qualität der aus Feldversuchen gewonnenen Daten hinsichtlich ihrer Verwendbarkeit für die Modellierung zu verbessern und damit deren Übertragung auf andere Bedingungen zu ermöglichen. „Ein Weg das zu erreichen wäre die konsequente Einbindung von Modellierern bereits in die Entwicklung des Versuchsdesigns, da oft die Erfassung wesentlicher Randbedingungen für die Modellierung nicht berücksichtigt werden", so Kersebaum. Für das ZALF bedeutet dies auch den Zugang zu internationalen Felddaten, der die Anwendung und Prüfung der eigenen Modelle unter anderen Standortbedingungen, z. B. möglichen zukünftigen Klimabedingungen, ermöglicht.

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