Master of Science / Department of Agricultural Economics / Jeffrey M. Peterson / Understanding irrigation water demand is vital to policy decisions concerning water scarcity. This thesis evaluates irrigation water-use responses to changes in prices, while accounting for cross-sectional characteristics of irrigators’ resource settings. An irrigator’s profit-maximizing decision is modeled in two stages. In the first stage, he decides which crop to plant, and in the second stage he decides how much water to apply given the crop choice. This thesis employs an econometric modeling technique not previously used in the irrigation water demand literature, a multinomial logit selectivity model. This econometric technique allows the intensive (change in water use for each crop in the short run) and extensive (change in water use in the long run due to changes in crop-choice) margin effects to be computed in a simultaneous equation system. A multinomial logit selectivity model has applications to many resource issues in production agriculture where the two-stage decision process is common. The model is estimated from field-level data on water use and crop-choice for a 25-county region in western Kansas over the period 1991-2004. Water use was found to be highly inelastic to the price of natural gas, but becomes more elastic as the price increases. The intensive margin effect was significant for natural gas price. The extensive margin effect only comprised half the total effect under high natural gas prices and was negligible for low prices. However, the extensive margin effect under high natural gas prices declined over time due to more efficient irrigation systems and improved crop varieties. The intensive margin effect explained most of the water use response from changes in other variables, including corn price. An increase in corn price has a negligible extensive margin effect because corn is most often substituted with alfalfa, which has a similar water requirement. Inelastic demand implies that policies aiming to conserve the Ogallala Aquifer by increasing the price of water will not accomplish their purpose and will affect irrigators’ incomes. More effective policies would be voluntary or mandatory quantity restrictions. However, efficient restrictions would need to account for spatial variation in the rate of depletion and the remaining saturated thickness.

Der Gegenstand des Projektes SAPHIR war die Untersuchung von Trockenstress, Wasserproduktivität und Bewässerungsbedarf landwirtschaftlicher und gemüsebaulicher Nutzpflanzen mit Hilfe von Bewässerungsexperimenten und Simulationswerkzeugen (virtuelles Feld). Das Hauptziel war die Bereitstellung relevanter Informationen, Schlußfolgerungen und Handlungsoptionen für wesentliche Akteure (Landwirte und Entscheidungsträger auf regionaler Ebene) aus der sächsischen Landwirtschaft. Einen einfachen Zugang zu den entwickelten Werkzeugen und Ergebnissen liefert ein webbasiertes Entscheidungshilfesystem mit maßgeschneiderten Schnittstellen für die verschiedenen Akteure, dass die Ermittlung der Bewässerungswürdigkeit beliebiger Standorte und angepasster Anbaumuster für Sachsen für gegenwärtige und zukünftige Klimabedingungen ermöglicht. Die Bestimmung der dafür wichtigen Datengrundlagen, nämlich kulturspezifische Ertragskurven erfolgte auf zwei Wegen: durch konkrete Feldversuche sowie simulationsbasierte Optimierung. Durch die Verwendung von prognostischen Simulationsmodellen ist die Übertragung der Ergebnisse auf andere klimatische Standorte möglich und wurde wird zur Zeit für die Vereinigte Arabische Emirate und den Oman erprobt. Im Rahmen von SAPHIR fand eine intensive Qualifizierung der Nachwuchsforscher statt. Dies umfaßte nicht nur eine umfassende Vermittlung von Spezialwissen über Bewässerungslandwirtschaft inklusive der Teilkomponenten Messung, Modellierung, Analyse und Darstellung sondern auch der Erwerb von Fähigkeiten in Projektmanagement und Kommunikation für eine erfolgreiche Zusammenarbeit innerhalb der interdisziplinär zusammengesetzten Forschergruppe. Die von uns durchgeführten Arbeiten erfolgten in zwei grundsätzlichen Richtungen. Zum einen entwickelten wir die Werkzeuge zur Entscheidungshilfe in der Reihenfolge: experimentelle Untersuchung → Modellierung und Simulation des Bewässerungssystems → simulationsbasierte Optimierung des Bewässerungssystems → Mikro- und Makroökonomische Bewertung und Optimierung. Zum anderen wurden die Arbeiten auf unterschiedlichen räumlichen Skalen durchgeführt: Mikroskala, Feldskala, Betriebsebene sowie regionale (Meso-) Skala.:1 Ziele/Teilziele des Projektes 1 1.1 Bewässerungsversuche und Übertragung von Ergebnissen 1 1.2 Informationserweiterung durch Modellierung 1 2 Regionale Einordnung 3 3 Angaben zur Teilnehmerstruktur 5 4 Durchgeführte Arbeiten 7 4.1 Feld- und Vegetationshallenversuche 7 4.1.1 F2012 Durchführung von spezifischen Feldversuchen 2012 7 4.1.2 F2013 Durchführung von spezifischen Feldversuchen 2013 7 4.1.3 F2014 Durchführung von spezifischen Feldversuchen 2014 7 4.1.4 G2014 Untersuchungen zu Unterschieden in der Strahlungsexposition bei Containerexperimenten in einer Vegetationshalle im Vergleich zu Feld- beständen 7 4.2 Arbeitspaket A1 8 4.2.1 A1.1 Sichtung und Analyse vorhandener Daten (Klima, Boden, Pflanzen, Bewirtschaftung) 8 4.2.2 A1.2 Modellwahl (Pflanzenwachstum, Bodenwasserhaushalt) 9 4.2.3 A1.3 Auswahl relevanter Leitböden und Kulturpflanzen 9 4.2.4 A1.4 Generierung langjähriger Klimazeitreihen 10 4.3 Arbeitspaket A2 10 4.3.1 A2.1 Modellerstellung und -kalibrierung 10 4.3.2 A2.2 Umfangreiche Simulations- und Optimierungsrechnungen10 4.3.3 A2.3 Optimales Bewässerungsmanagement 11 4.3.4 A2.4 Kosten-Nutzen-Analysen 11 4.4 Arbeitspaket A3 11 4.4.1 A3.1 Anwendung prognostischer Klimaszenarienrechnungen 11 4.4.2 A3.2 Erstellung von stochastischen Ertragsfunktionen 12 4.4.3 A3.2 Erstellung von stochastischen Bodenkennfunktionen 12 4.4.4 A3.3 Erstellung des Entscheidungshilfesystems 12 5 Methoden 13 5.1 Messexperimente Freising 13 5.1.1 Bewässerungsversuche F2013 13 5.1.2 Bewässerungsversuche F2014 14 5.1.3 Strahlungsmessungen F2014 16 5.2 Messexperimente Brandis 18 5.3 Messexperimente Pillnitz 21 5.4 Modellierung auf der Mikroskala 25 5.4.1 Einfluss des Wurzelmodells auf den Wurzelwasserentzug 25 5.4.2 Lysimetermodell 27 5.5 Modellierung auf der Feldskala 29 5.5.1 Klimadaten in Dresden Pillnitz 30 5.5.2 Modellanalyse und Modellkalibrierung 31 5.5.3 Modellkalibrierung für den Standort Pillnitz 34 5.5.4 Stochastische Ertragsfunktionen – SCWPF 35 5.6 Modellierung auf der Regionalskala 36 5.6.1 Klimadaten 36 5.6.2 Regionale Pflanzenmodellierung 37 5.6.3 Ableitung des Wasserdargebotes 39 5.7 Agrarökonomische Bewertung 41 5.7.1 Spline-Interpolation der SCWPF 42 5.7.2 Feldskala 44 5.7.3 Regionalskala 45 5.7.4 Optimierung 46 5.8 Prototypische Umsetzung des Entscheidungshilfesystems 49 5.8.1 Konzept des Entscheidungshilfesystems 49 5.8.2 IT-Konzept 50 5.8.3 Software 50 6 Ergebnisse und deren Dokumentation 53 6.1 Messexperimente Freising 53 6.2 Feldexperimente in Brandis 59 6.3 Feldexperimente in Pillnitz 62 6.4 Auswertung von Klimadaten 67 6.4.1 Projizierte Niederschlagsänderung 67 6.4.2 Trockenheitsindizes – Methode für eine erste Gefährdungsanalyse 67 6.4.3 Beispielhafte Entwicklung von Temperatur und Niederschlag 69 6.5 Einfluss des Wurzelmodells auf den Wurzelwasserentzug 70 6.6 Modellierungsergebnisse auf der Feldskala 76 6.7 Stochastische Ertragsfunktion – dateninduzierte Unsicherheit 79 6.8 Modellierungsergebnisse auf der Regionalskala 80 6.8.1 Ertrag und Wasserbedarf 80 6.8.2 Wasserdargebot 83 6.8.3 Gegenüberstellung von Wasserdargebot und -bedarf 83 6.8.4 Erträge weiterer Kulturen 85 6.8.5 Wasserproduktivitäten 87 6.9 Agrarökonomie 87 6.10 Entscheidungshilfesystem 90 6.10.1 Restriktionen 94 6.11 Dokumentation der Ergebnisse 96 7 Nachhaltigkeit 99 7.1 Technologieentwicklung und -transfer 99 7.2 Persönliche Qualifikation der Mitarbeiter 99 A Anhang: Durchgeführte Arbeiten 103 B Anhang: Ergebnisse 105 B.1 Messexperimente 105 B.2 Ertragssicherheit 106 B.3 Wasserproduktivität 111 B.4 Entscheidungshilfesystem 116 Abbildungsverzeichnis 119 Tabellenverzeichnis 125 Literaturverzeichnis 127

Der Gegenstand des Projektes SAPHIR war die Untersuchung von Trockenstress, Wasserproduktivität und Bewässerungsbedarf landwirtschaftlicher und gemüsebaulicher Nutzpflanzen mit Hilfe von Bewässerungsexperimenten und Simulationswerkzeugen (virtuelles Feld). Das Hauptziel war die Bereitstellung relevanter Informationen, Schlußfolgerungen und Handlungsoptionen für wesentliche Akteure (Landwirte und Entscheidungsträger auf regionaler Ebene) aus der sächsischen Landwirtschaft. Einen einfachen Zugang zu den entwickelten Werkzeugen und Ergebnissen liefert ein webbasiertes Entscheidungshilfesystem mit maßgeschneiderten Schnittstellen für die verschiedenen Akteure, dass die Ermittlung der Bewässerungswürdigkeit beliebiger Standorte und angepasster Anbaumuster für Sachsen für gegenwärtige und zukünftige Klimabedingungen ermöglicht. Die Bestimmung der dafür wichtigen Datengrundlagen, nämlich kulturspezifische Ertragskurven erfolgte auf zwei Wegen: durch konkrete Feldversuche sowie simulationsbasierte Optimierung. Durch die Verwendung von prognostischen Simulationsmodellen ist die Übertragung der Ergebnisse auf andere klimatische Standorte möglich und wurde wird zur Zeit für die Vereinigte Arabische Emirate und den Oman erprobt. Im Rahmen von SAPHIR fand eine intensive Qualifizierung der Nachwuchsforscher statt. Dies umfaßte nicht nur eine umfassende Vermittlung von Spezialwissen über Bewässerungslandwirtschaft inklusive der Teilkomponenten Messung, Modellierung, Analyse und Darstellung sondern auch der Erwerb von Fähigkeiten in Projektmanagement und Kommunikation für eine erfolgreiche Zusammenarbeit innerhalb der interdisziplinär zusammengesetzten Forschergruppe. Die von uns durchgeführten Arbeiten erfolgten in zwei grundsätzlichen Richtungen. Zum einen entwickelten wir die Werkzeuge zur Entscheidungshilfe in der Reihenfolge: experimentelle Untersuchung → Modellierung und Simulation des Bewässerungssystems → simulationsbasierte Optimierung des Bewässerungssystems → Mikro- und Makroökonomische Bewertung und Optimierung. Zum anderen wurden die Arbeiten auf unterschiedlichen räumlichen Skalen durchgeführt: Mikroskala, Feldskala, Betriebsebene sowie regionale (Meso-) Skala.