
Bereitstellende Ökosystemleistungen
Beschreibung
Agrarland stellt ein Hauptökosystemtyp dar, dessen Bedeutung aus seiner Versorgungsleistung mit Nahrungsmitteln resultiert. Gemäß der CICES 5.1 Klassifikation erbringen landwirtschaftliche Ökosysteme u.a. die Ökosystemleistung „Versorgung mit Feldfrüchten“. Die Erhaltung ökologisch funktionaler, also unversiegelter und ungestörter Böden mit hohem Ertragspotential, ist die Voraussetzung für eine sichere Versorgung der Bevölkerung mit Nahrungsmitteln. Diese Bewertung der Leistungsfähigkeit der Böden, ungeachtet menschlicher Eingriffe wie z. B. Dünger, Pflanzenschutzmitteleinsatz, könnte Entscheidungsträgern bewusster machen, wie wichtig der Erhalt ackerbaulich geeigneter Flächen ist.
Trotz des agrotechnischen Fortschritts besteht eine Abhängigkeit der Ernteerträge vom natürlichen Standortpotenzial. Ein Ausgleich natürlicher Unterschiede mit modernem Agrarmanagement ist nicht nur mit höheren Kosten verbunden, sondern kann auch negative Auswirkungen auf die Ökosysteme (z. B. Gewässer) oder die Artenvielfalt zur Folge haben, sodass eine Erhaltung und schonende Nutzung ackerbaulich wertvoller Böden die Überlebensfähigkeit der Landwirtschaft und die Biodiversität gleichermaßen fördert. Die Ausdehnung der Siedlungs- und Verkehrsflächen findet in Deutschland vor allem auf Kosten landwirtschaftlichen Nutzfläche statt. Die betroffenen Flächen gehen der Nahrungsmittelproduktion verloren.
Dazu wurden mehrere Indikatoren entwickelt:
Der Hauptindikator „Ackerbauliches Ertragspotenzial“:
In Deutschland gibt es verschiedene Ansätze, um die Bodenqualität zu bewerten. In den 1930er Jahren wurde die Reichsbodenschätzung entwickelt (Bayr LA Steuern 2019) (SQI). Ein neueres Bodenschätzsystem ist das „Soil Quality Rating“ (SQR), welches vom Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) in Müncheberg entwickelt und von der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) zur Bewertung der Boden-Übersichtskarte 1 : 1 Mio. angewendet wurde. Es bildet die Grundlage für diese Einschätzung des Potenzials von landwirtschaftlichen Böden (Mueller et al. 2007, BGR 2013a). Beide Schätzverfahren nutzen ein Punktesystem, das die verschiedenen Parameter der Bodenqualität sowie klimatische und hydrologische Parameter berücksichtigt. Mithilfe dieser Punkte erhalten die besten Böden einem Wert von 100 und alle anderen Böden relativ dazu Werte zwischen 0 und 100.
Der Sekundärindikator „Verlust an landwirtschaftlicher Nutzfläche“:
Der physische Verlust des Agrarpotenzials wird dargestellt als das Produkt der Agrarfläche mit ihrem jeweiligen SQR-Wert. Damit ist dieser Wert stärker an die verlorene Bodengüte gekoppelt, da ökonomische Parameter nicht nur von der Bodenqualität abhängen.

Quelle: IÖR/TU Dresden
Innerhalb der neun Jahre zwischen 2012 und 2021 wurden 83.794,74 ha landwirtschaftlicher Fläche in Gebäude- und Verkehrsflächen umgewandelt. Pro Jahr gingen somit 9310 ha verloren, was einer täglichen Versiegelung von 25,5 ha Agrarfläche entspricht, die in den letzten Jahren leicht rückläufig ist. Der Großteil der Gemeinden weist geringe Veränderungen auf, während in begrenzten Bereiche höhere Verlusten erkennbar sind. Diese treten insbesondere im Umfeld größerer Städte (Hamburg, Berlin, Hannover) sowie in einzelnen Regionen Nord-, West- und Süddeutschlands (z.B. Rhein-Ruhr-Gebiet) auf. Für das Jahr 2015 wurde für alle landwirtschaftlich genutzten Böden in Deutschland ein Durchschnittswert von 57,9 SQR-Punkten berechnet.
Der Nebenindikator beschreibt den physischen Verlust der Bodenqualität multipliziert mit der jeweiligen Fläche, unabhängig von den erzielten Pachterträgen. Die durchschnittlichen SQR-Werte der verbrauchten Flächen lagen zwischen 2012 und 2021 bei 59,1. Somit ist eine leichte Tendenz sichtbar, dass die verloren gegangenen Böden von etwas höherer Qualität waren. Zwar erscheinen diese Verluste gering. Geht man jedoch davon aus, dass dieser Flächenverlust in den kommenden Jahren konstant anhält, werden innerhalb einer Generation (30 Jahre) 6,8 % der landwirtschaftlichen Nutzfläche an Produktionspotenzial verloren gegangen sein.


Datengrundlage: LBM-DE Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie (BKG, 3-jährlich) Zeitschnitte 2012 und 2021; Raster mit den Werten des Soil Quality Ratings (BGR 2013, Mueller et al. (2007), Gemeindelayer (Verwaltungsgebiete 1:25.000 (VG 25), Stand 2016 (BKG 2017), INSPIRE-Grid (zur Referenzierung).
Datenaufbereitung
Da der SQR-Datensatz im Rasterformat vorlag, wurden die Vektordatensätze (LBM-DE, Gemeindegrenzen) ebenfalls in Rasterdatensätze umgewandelt. Für eine bessere Kompatibilität zu den zuvor genannten Datensätzen wurde das 250 x 250 m SQR-Raster in ein 5 x 5 m Raster umgewandelt. Die Genauigkeit des Datensatzes von 250 m blieb dadurch aber unverändert. Die räumliche Abdeckung des SQR-Rasters bezieht sich auf Ackerflächen aus der nutzungsdifferenzieten Bodenübersichtskarte, BÜK 1000N. Grünlandflächen waren bei der Erstellung des SQR-Datensatzes nicht berücksichtigt worden (BGR 2013b). Daher wurde an den Stellen, wo für Grünlandflächen keine SQR -Werte vorlagen, die Zuweisung eines geschätzten Grünland-SQR-Wertes vorgenommen.
Formel 1: 𝐺Z = 0,43 ∗𝐴Z + 21,68 (GZ: Grünlandzahl, AZ: Ackerzahl)
Berechnung mittels Python-Skript:
Zunächst wurden die landwirtschaftlichen Nutzflächen des Zeitschnitts 2012 selektiert und mit den Gebäude- und Verkehrsflächen des Zeitschnitts 2021 räumlich überlagert. Dadurch konnten jene Flächen identifiziert werden, die im Untersuchungszeitraum von landwirtschaftlicher Nutzung in Siedlungs- oder Verkehrsflächen umgewandelt wurden. Flächen kleiner als 0,5 ha sowie eindeutig falsch klassifizierte Flächen wurden aus der weitern Analyse ausgeschlossen.
Im Anschluss wurden die Verlustflächen in ein Raster mit einer Zellgröße von 5 × 5 m überführt und mit den entsprechenden SQR-Werten verknüpft. Durch Multiplikation der SQR-Werte mit der Fläche der jeweiligen Rasterzelle (5 × 5 m = 0,0025 ha) konnte das ackerbauliche Ertragspotenzial der verlorenen Flächen berechnet werden.
Zur räumlichen Auswertung wurden die Rasterergebnisse anschließend mithilfe zonaler Statistikfunktionen auf Gemeinde-, und Kreisebene aggregiert und sowohl kartographisch als auch
tabellarisch dargestellt. Somit sind kleinräumige Muster als auch übergeordnete regionale Unterschiede der Veränderungen des landwirtschaftlichen Ertragspotenzials zwischen 2012 und 2021 visualisiert.
Räumliche Bezugsebene:
Landwirtschaftliche Nutzfläche in Deutschland, 5 x 5 m große Gitterzellen
Zeitschnitte:
2012, 2015, 2018, 2021
Hauptindikator:
Ackerbauliches Ertragspotenzial für 2012
Nebenindikatoren:
Verlust an landwirtschaftlicher Nutzfläche zwischen 2012 und 2021
Sophie Meier, Fanny Seidel, Ralf-Uwe Syrbe, Karsten Grunewald