Modelling climate effects on Hungarian winter wheat and maize yields

Hungarian cereal production is situated in the zone of Europe which is most vulnerable to the effects of changes in climatic conditions. The objectives of this paper are to present the calibration and validation of the 4M crop simulation model using farm-level observed representative values, and to estimate the potential yields of winter wheat and maize production for the next three decades. Analysing the differences between the estimated and observed yields, we identified as key influencing factors the heterogeneity of technologies and of land quality. A trend of slightly decreasing yields is projected for the next three decades for both cereals. The precise impact of environmental change on crop yields will depend on which climate scenario occurs

Input database related uncertainty of Biome-BGCMuSo agro-environmental model outputs

Gridded model assessments require at least one climatic and one soil database for carrying out the simulations. There are several parallel soil and climate database development projects that provide sufficient, albeit considerably different, observation based input data for crop model based impact studies. The input database related uncertainty of the Biome-BGCMuSo agro-environmental model outputs was investigated using three and four different gridded climatic and soil databases, respectively covering an area of nearly 100.000 km2 with 1104 grid cells. Spatial, temporal, climate and soil database selection related variances were calculated and compared for four model outputs obtained from 30-year-long simulations. The choice of the input database introduced model output variability that was comparable to the variability the year-to-year change of the weather or the spatial heterogeneity of the soil causes. Input database selection could be a decisive factor in carbon sequestration related studies as the soil carbon stock change estimates may either suggest that the simulated ecosystem is a carbon sink or to the contrary a carbon source on the long run. Careful evaluation of the input database quality seems to be an inevitable and highly relevant step towards more realistic plant production and carbon balance simulations

Integrating Plant Science and Crop Modeling: Assessment of the Impact of Climate Change on Soybean and Maize Production

Increasing global CO₂ emissions have profound consequences for plant biology, not least because of direct influences on carbon gain. However, much remains uncertain regarding how our major crops will respond to a future high CO₂ world. Crop model inter-comparison studies have identified large uncertainties and biases associated with climate change. The need to quantify uncertainty has drawn the fields of plant molecular physiology, crop breeding and biology, and climate change modeling closer together. Comparing data from different models that have been used to assess the potential climate change impacts on soybean and maize production, future yield losses have been predicted for both major crops. When CO2 fertilization effects are taken into account significant yield gains are predicted for soybean, together with a shift in global production from the Southern to the Northern hemisphere. Maize production is also forecast to shift northwards. However, unless plant breeders are able to produce new hybrids with improved traits, the forecasted yield losses for maize will only be mitigated by agro-management adaptations. In addition, the increasing demands of a growing world population will require larger areas of marginal land to be used for maize and soybean production. We summarize the outputs of crop models, together with mitigation options for decreasing the negative impacts of climate on the global maize and soybean production, providing an overview of projected land-use change as a major determining factor for future global crop production

National Ecosystem Services Assessment in Hungary

Mapping and assessing ecosystem services (ES) projects at the national level have been implemented recently in the European Union in order to comply with the targets set out in the EU’s Biodiversity Strategy for 2020 and later in the Strategy for 2030. In Hungary this work has just been accomplished in a large-scale six-year project. The Hungarian assessment was structured along the ES cascade with each level described by a set of indicators. We present the selected and quantified indicators for 12 ES. For the assessment of cascade level 4, human well-being, a set of relevant well-being dimensions were selected. The whole process was supported by several forms of involvement, interviews, consultations and workshops and in thematic working groups performing the ES quantifications, followed by building scenarios and synthesizing maps and results. Here we give an overview of the main steps and results of the assessment, discuss related conceptual issues and recommend solutions that may be of international relevance. We refine some definitions of the cascade levels and suggest theoretical extensions to the cascade model. By finding a common basis for ES assessments and especially for national ones, we can ensure better comparability of results and better adoption in decision making

Human Impact Promotes Sustainable Corn Production in Hungary

We aim to predict Hungarian corn yields for the period of 2020–2100. The purpose of the study was to mutually consider the environmental impact of climate change and the potential human impact indicators towards sustaining corn yield development in the future. Panel data regression methods were elaborated on historic observations (1970–2018) to impose statistical inferences with simulated weather events (2020–2100) and to consider developing human impact for sustainable intensification. The within-between random effect model was performed with three generic specifications to address time constant indicators as well. Our analysis on a gridded Hungarian database confirms that rising temperature and decreasing precipitation will negatively affect corn yields unless human impact dissolves the climate-induced challenges. We addressed the effect of elevated carbon dioxide (CO2) as an important factor of diverse human impact. By superposing the human impact on the projected future yields, we confirm that the negative prospects of climate change can be defeated

Becsült talajhidrológiai paraméterek szimulációs vizsgálata a NAIK Erdészeti Tudományos Intézet két mintaterületén

Összefoglalás A folyamatalapú hidrológiai számításoknak és az azokra épülő vízminőségi, ökológiai elemzéseknek jelentős a bemenő adatigénye, ami a jövőben várhatóan tovább növekszik. A méréstechnológia rohamos fejlődésével a hidrológiai modellek bemenő adatai közül mára a szűk keresztmetszetet lokális és vízgyűjtő léptéken is a felszín alatti viszonyok, és elsősorban a talajok szivárgáshidraulikai tulajdonságainak számszerűsítése jelenti. A helyzetet felismerve a közelmúltban különböző módszertannal több talajtani, talajhidrológiai adatbázist is kidolgoztak. Kutatásunkban azt vizsgáljuk, hogy a 100 m felbontású hazai talajadatok és európai becslő algoritmusok alapján számított talajhidrológiai paraméterek (i) megbízható bemeneti adatforrást biztosítanak-e, és (ii) a korábban rendelkezésre álló adatállományokhoz képest javítják-e a hidrológiai számítások jóságát talajszelvény szintű vízforgalmi modellben. Az Erdészeti Tudományos Intézet (NAIK ERTI) két mintaterületén (Fiad és Szalafő) mért meteorológiai és talajnedvesség-idősorok segítségével 5-5 darab talajszelvényszintű vízforgalmi modellváltozatot állítottunk fel Hydrus-1D környezetben. Ezek kizárólag a talajtani paraméterezésükben (réteghatárok helye, telített vízvezető képesség és retenciós görbe együtthatók) tértek el: a talajrétegek jellemzésére felhasználtuk (i) a kalibráció-validáció eredményeit (“legjobbnak vélt” verzió), (ii) a helyszíni mintavételből származó laboratóriumi méréseket, (iii) a mért talajtulajdonságok alapján, az európai becslő függvényekkel (EU-PTF) számított talajhidrológiai tulajdonságokat, (iv) a hazai DOSoReMI adatbázis alapján, az EUPTF- ekkel számított talajhidrológiai tulajdonságokat, illetve (v) az EUSoilHydroGrids térképeket. A modellváltozatokat a mért és számított talajnedvesség-idősorok összevetése (NSME, RMSE, R2) alapján értékeltük. Emellett összehasonlítottuk a számított vízmérlegeket is. Az öt-öt modellváltozat esetében lényegesen eltért a mért-számított talajnedvességi idősorok illeszkedése. Fiadon egyedül a kalibráció adott elfogadható eredményt (NSME = 0.49), a másik négy változat kifejezetten gyengének bizonyult (három esetben NSME < 0). Szalafőn minden változat pozitív NSME-re vezetett, a kalibráció kiválónak tekinthető (NSME = 0.75). A várakozással ellentétben a mért talajhidrológiai paraméterekre épülő modellváltozatok adták a legrosszabb illeszkedést, míg a hatékonysági rangsorban a kalibrált modellek után az EU-SoilHydroGrids változatok következtek. A szimulációkból levezetett vízmérlegek Fiadon csak kevéssé, míg Szalafőn nagymértékben függtek a talajparaméterezéstől. A vizsgálat fontos tapasztalata, hogy a talajszelvény feltárás gyakorlata – érthető módon – elsősorban nem a hidrológiai modellezés szempontjaihoz igazodik, így az adatbizonytalanság forrása lehet. A vizsgálat eredményei alapján folytatjuk a Balaton vízgyűjtő talajhidrológiai paramétereinek 3D térképezését

Book of abstracts, 4th World Congress on Agroforestry

International audienc