DAKIS

Digitales Wissens- und Informationssystem für die Landwirtschaft

Ökosystemleistungen einen Wert geben

Biodiversitätsverlust, Ressourcenverknappung, Klimawandel sowie eine zunehmende Nachfrage nach Nahrungsmitteln führen weltweit zu Zielkonflikten in der Landbewirtschaftung. Die Harmonisierung dieser Zielkonflikte, durch eine optimal ausbalancierte Bereitstellung von Ökosystemleistungen (ÖSL), stellt für die Agrarsysteme der Zukunft eine wesentliche Herausforderung dar. Die optimale Bereitstellung von ÖSL steht im Fokus des Projektes DAKIS und soll durch eine neuartige Entscheidungsunterstützungsoftware sowie eine kleinteilige und diversifizierte Landbewirtschaftung ermöglicht werden.

Unsere Vision: alle Aspekte in einem System betrachten

Unsere Vision von Agrarsystemen der Zukunft ist, dass räumlich sowie funktional diversifizierte Produktionssysteme in der Lage sind, widersprüchliche Ziele der Landnutzung zu harmonisieren. Ziel des Projektes ist daher die Entwicklung eines ganzheitlichen, digitalen Informations- und Entscheidungsunterstützungssystem (DAKIS-Software), das Echtzeitdaten mit Simulationen, gesellschaftlichen Bedarfen und betriebsökonomischen Faktoren so kombiniert, dass Ökosystemleistungen optimal für die Gesellschaft bereitgestellt werden können.

Das DAKIS Projekt hat folgende Ziele:

  • Integrierung von Ökosystemleistungen, Biodiversität und Ressourceneffizienz in den Entscheidungsprozess der Landwirte.
  • Dokumentation, Prognostizierung und Steuerung teilflächenspezifischer Effekte landwirtschaftlicher Aktivitäten erstmalig in Echtzeit.
  • Optimierung der Anbausysteme für Ökosystemleistungen, Biodiversität und Ressourceneffizienz.
  • Entwicklung neuer Orientierungsziele bei der Betriebsplanung und Unterstützung komplexer Entscheidungen.
  • Erstellung von neuen Kommunikationswegen für eine Kooperation zwischen Landwirt*innen, Verbraucher*innen und Gesellschaft.

Modernste Technologien für nachhaltige Agrarsysteme

Das Projekt DAKIS nutzt die fortschreitende Digitalisierung und Feldrobotik, um Ökosystemleistungen (ÖSL) und Biodiversität in moderne Planungsprozesse, Produktion und Vermarktung zu integrieren. In zwei Testregionen (Brandenburg und Bayern) werden die natürlichen Potentiale sowie die gesellschaftlichen Bedarfe an ÖSL und Biodiversität analysiert. Sensoren und Modelle werden entwickelt, die eine Erfassung und Simulation von ÖSL in Echtzeit ermöglichen. Die Ergebnisse werden in einem Softwaresystem integriert. Parallel werden auf Forschungsflächen in Brandenburg neue Anbausysteme entwickelt, die auf kleinräumige Heterogenität, ÖSL und Biodiversität abgestimmt sind. Anhand von drei integrierten FuE-Projekten (neue Sensorplattformen, Echtzeitmodelle und Anbausysteme) werden die DAKIS-Software und die daraus resultierende Agrarlandschaft demonstriert. Alle Aktivitäten werden von Foresightstudien, Nachhaltigkeits- und Rechtsbewertungen begleitet. Regionale Projektbeiräte werden in den beiden Testregionen etabliert, welche das DAKIS aktiv mit- und weiterentwickeln werden. Am Ende des Projektes steht ein Prototyp der DAKIS-Software, der Handlungsoptionen für die zwei Testregionen vorschlägt.

Koordination
Prof. Dr. Sonoko Bellingrath-Kimura

Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.

www.adz-dakis.com

Projektmanagent
Karoline Hemminger
Externe Projektkommunikation

Dr. Cheng Chen
Interne Projektkommunikation

Kontakt
Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.
Eberswalder-Str. 84
15374 Müncheberg
Tel.: +49 (0) 33432 82-383
E-Mail: karoline.hemminger@zalf.de

 

Projektpartner
Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.
Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
Forschungszentrum Jülich
Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik (IHP)
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
Hochschule Osnabrück
Hochschule für Nachhaltige Entwicklung Eberswalde (HNEE)
Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie (ATB)
Fraunhofer Institut für System- und Innovationsforschung (FH ISI)
Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder)