Der Klimawandel fordert die Anbausysteme heraus, um das derzeitige Produktionsniveau zu verbessern oder sogar aufrechtzuerhalten. Es wird erwartet, dass zukünftige Trends bei Temperatur und Niederschlag die Ernteproduktivität beeinträchtigen. Es ist daher notwendig, möglicher Lösungen zur Anpassung der Anbausysteme an den Klimawandel zu untersuchen. Ziel dieser Arbeit ist es, das Wissen über die Anpassung von weltweit relevanten Getreidepflanzen an den Klimawandel zu erweitern. Die zentrale Fragestellung ist, ob globale Anbausysteme an den Klimawandel angepasst werden können, indem die Phänologie der Kulturpflanzen durch Anpassung von Wachstumsperioden und Sorten gesteuert wird. Die Phänologie und die Ertragsreaktionen sowohl auf den Temperaturanstieg als auch auf die Sortenselektion werden zunächst anhand eines Ensembles von “Global Gridded Crop Models” bewertet. Anschließend wird die Komplexität der Anpassung durch phänologisches Management analysiert, insbesondere unter Berücksichtigung der bestehenden großen Wissenslücken bei der Auswahl von Pflanzensorten. Das Ergebnis der Analyse ist ein regelbasierter Algorithmus, der phänologische Zyklen der Kulturpflanzen auswählt, um die Zeit für die Ertragsbildung zu maximieren und Temperatur- und Wasserbelastungen während der Wachstumszyklen der Kulturpflanzen zu minimieren. Die berechneten Aussaatdaten und Wachstumsperioden werden verwendet, um globale Muster von Sorten zu parametrisieren, die an aktuelle und zukünftige Klimaszenarien angepasst sind. Diese Arbeit zeigt, dass die Auswirkungen des Klimawandels auf die Pflanzenproduktivität erheblich variieren können, je nachdem, welche Annahmen für das agronomische Management getroffen werden. Änderungen im Management zu vernachlässigen, liefert die pessimistischste Prognose für die zukünftige Pflanzenproduktion. Relativ einfache Ansätze zur Berechnung angepasster Aussaatdaten und Sorten bieten eine Grundlage für die Berücksichtigung autonomer Anpassungsschemata als integraler Bestandteil globaler Modellierungsrahmen. / Climate change is challenging cropping systems to enhance or even maintain current production levels. Future trends in temperature and precipitation are expected to negatively impact crop productivity. It is therefore necessary to explore adaptation options of cropping systems to changing climate. The aim of this thesis is to advance knowledge on adaptation of world-wide relevant grain crops to climate change. The central research question is whether global cropping systems can be adapted to climate change by managing crop phenology through adjusting growing periods and cultivars. Phenology and yield responses to both temperature increase and cultivar selection are first assessed making use of an ensemble of Global Gridded Crop Models. Then, the complexity of adaptation through phenological management is analysed, particularly addressing the existing large knowledge gaps on crop cultivar choice. The outcome of the analysis is a rule-based algorithm that selects crop phenological cycles aiming at maximizing the time for yield formation and minimizing temperature and water stresses during the crop growth cycles. The computed sowing dates and growing periods are used to parametrize global patterns of cultivars adapted to present and future climate scenarios. This thesis demonstrates that the impacts of climate change on crop productivity can vary substantially depending on which assumptions are made on agronomic management. Neglecting any changes in management return the most pessimistic projection on future crop production. Relatively simple approaches to compute adapted sowing dates and cultivars provide a base for considering autonomous adaptation schemes as an integral component of global scale modelling frameworks.

Eine biochemische Indikation des Anteils exogener organischer Kohlenstoffquellen (EOC), der nach dem Eintrag potenziell im Boden verbleibt (Cpot) wurde entwickelt. Haupthypothese dieser Studie war, dass der Abbau von EOC durch die biochemische Zusammensetzung vorhergesagt werden kann, welche bei Pflanzenrückständen von der Kulturart, dem Pflanzenrückstandstyp sowie dem Anbausystem und im Allgemeinen vom Ausgangssubstrat organischer Düngestoffe und der EOC-Kategorie (pyrogen , mikrobiell und pflanzlich) beeinflusst wird. Zunächst wurden Pflanzenrückstände im Energiepflanzenanbau zur Biogasgewinnung (Restpflanze / Stroh, Stoppeln, Grobwurzeln, Feinwurzeln, natürlicher Bestandsabfall) von Mais, Sorghum, Sudangras, Wintergetreide, Hafer, Erbse in Einzel-, Zwei- und Mischkultursystemen betrachtet. In einem zweiten Schritt wurden Pflanzenrückstände im Allgemeinen mit organischen Düngern, Komposten, Rückständen aus anaerober Vergärung in der Biogasproduktion (Gärrückstände) und Biokohlen verglichen. Die biochemische Zusammensetzung von EOC wurde durch die Konzentrationen von Kohlenstoff- (C), Stickstoff (N), wasserlöslicher Kohlehydrate (WSC), Hemizellulose (HEM), Zellulose (CEL) und Lignin (LIC) in g pro kg Trockenmasse dargestellt. In Inkubationsversuchen wurde EOC gleichmäßig mit Boden vermischt und über 310 Tage die Zugabe-induzierte Kohlendioxid-Freisetzung gemessen. Cpot wurde als Grenzwert der Modellschätzung für die Inkubationsdaten bestimmt. Die Beziehung zwischen biochemischer Zusammensetzung und Cpot wurde durch die Partial-Least-Squares-Regression-Methode abgeleitet. Cpot unterschied sich stärker zwischen verschiedenen organischen Düngestoffen, als speziell zwischen verschiedenen Pflanzenrückständen und konnte durch die biochemische Zusammensetzung vorhergesagt werden. Der Indikator für Cpot (in g C pro kg EOC) wurde als Ipot = 269 + 13 N – 0.5 WSC + 0.7 CEL + 1.5 LIC für Pflanzenrückstände und im Allgemeinen als Ipot = 924 – 1.9 C + 2.0 LIC vorgeschlagen. / A biochemical indication for the fraction of exogenous organic carbon (EOC), potentially remaining in soil after application (Cpot) has been developed. Main hypothesis of this study was that decomposition of EOC can be predicted by the biochemical composition, which in case of plant residues is influenced by the crop residue type, crop species and agricultural management and in general depends on the original substrate and category (pyrogen, microbial, and plant-derived EOC) of organic materials. A first set of EOC was created, containing plant residues in energy crop cultivation for biogas production (shoot / straw, stubble, coarse root, fine root, and litter) of maize, sorghum, sudan grass, winter cereal, pea, and oats in single-, double- and intercropping systems. In a second set of EOC, plant residues in general were compared with other organic fertilisers, urban composts, residues of anaerobic fermentation in biogas production (digestates), and biochar. The biochemical composition of EOC was characterised by the concentrations of carbon (C), nitrogen (N), water-soluble carbohydrates (WSC), hemicelluloses (HEM), cellulose (CEL), and lignin (LIC) in g per kg dry matter. In incubation experiments, EOC was homogeneously incorporated into soil and EOC-induced carbon dioxide-release was measured for 310 d. Cpot was determined as modelled limit for the incubation results. Finally, the relation between biochemical composition and Cpot of EOC was evaluated by the partial least squares regression method. Cpot largely varied between different types and categories of EOC, while less variation was obtained between different plant residues. The biochemical composition was predictive for Cpot (expressed as g C per kg EOC), proposing the biochemical indicator as Ipot = 269 + 13 N – 0.5 WSC + 0.7 CEL + 1.5 LIC specifically for plant residues and as Ipot = 924 – 1.9 C + 2.0 LIC for EOC in general.