Agricultural intensification has deeply altered European agroecosystems, leading to the loss of traditional farming practices and the homogenisation of agricultural landscapes in the past decades. These changes are causing dramatic losses in farmland biodiversity across the continent. Agri-Environment Measures (AEM, an umbrella term for Agri-Environmental Schemes, Ecological Focus Areas and organic farming) are the main policy instruments of the European Common Agricultural Policy to counteract this crisis, but their efficacy is recurrently questioned. A systematic monitoring and assessment of AEM efficacy at the European level is lacking, and is hindered by data gaps on biodiversity and field-level land-use/land-management practices.
The overarching objectives of this thesis were (1) to improve our understanding of the varying effectiveness of AEM and (2) to develop robust biodiversity model workflows for policy impact assessment based on pre-collected biodiversity data. I combined field-level data on land use and AEM adoption from the Integrated Administration and Control System with geodata on climate, topography and land cover for three agricultural regions in Europe: the Mulde River Basin in Germany, Catalonia in Spain and South Moravia in the Czech Republic. I used synthetic biodiversity data as well as bird occurrence data to investigate drivers of variation in reported modelled biodiversity responses to AEM: (1) the use of different land-use intensity (LUI) metrics, (2) the types of AEM and their species-specific scale of effect, and (3) the structural complexity of the surrounding landscape across different regions. I first used a virtual species approach to test how to comprehensively quantify LUI, and its effects on biodiversity, in spatially-explicit models. Further, I developed open-source modelling workflows to synthesise empirical evidence across different species and regions, using pre-collected bird observations from (sub)national databases combining multiple sources.
The results of this thesis indicate that a multidimensional representation of LUI is crucial to accurately assess species-environment (and specifically species-AEM) relationships in agricultural landscapes. I found that increasing areas of fallow land, buffer areas and extensive grassland management were positively related to bird occurrences across most of the modelled farmland species in the Mulde River Basin. Different AEM had different spatial scales of effect, implying that a landscape-level perspective is needed to optimise the spatial targeting of AEM in a given region. Furthermore, when focusing on the red-backed shrike (Lanius collurio) as a model species, positive relationships between its occurrence and the area of extensive grassland management were stronger in structurally simpler landscapes (compared to complex ones) in Catalonia. However, there was no evidence of similarly landscape-mediated effects in the Mulde River Basin and in South Moravia. Regional differences may be due to baseline differences in LUI and landscape heterogeneity, or to differential resource selection by the species across its geographical range.
These findings show that policy-makers need to regionally set clear conservation goals, as species’ responses to AEM vary across species and landscapes. The spatial targeting of AEM needs to be improved based on a region-specific understanding of how context-dependent factors such as landscape complexity moderate species responses to AEM. Future research in this area would greatly benefit from an increased accessibility of existing EU data on agricultural land use and land management. Technological advances in environmental and biodiversity monitoring provide new opportunities for improved spatial modelling, with increased spatio-temporal resolution, encompassing larger regions and more taxa. This knowledge will be crucial in informing the future design of EU rural policies, which should allow for regionally-targeted solutions while also pursuing transboundary management objectives for the conservation of species across borders. / Die Intensivierung der Landwirtschaft hat die Agrarökosysteme Europas tiefgreifend verändert und in den letzten Jahrzehnten zum Verlust traditioneller Anbaumethoden und zur Homogenisierung der Agrarlandschaften geführt. Diese Veränderungen führen zu einem dramatischen Verlust der Biodiversität in der Landwirtschaft auf dem gesamten Kontinent. Agrarumweltmaßnahmen (AEM, ein Sammelbegriff für Agrarumwelt- und Klimamaßnahmen, ökologische Vorrangflächen und den ökologischen Landbau) sind die wichtigsten Instrumente der Gemeinsamen Agrarpolitik der EU, um dieser Krise entgegenzuwirken. Ihre Wirksamkeit wird jedoch immer wieder in Frage gestellt. Ein systematisches Monitoring und eine konsistente Evaluierung der Wirksamkeit von AEM auf europäischer Ebene fehlen und werden durch Datenlücken zur biologischen Vielfalt und zu Landnutzungs- und Bewirtschaftungspraktiken auf Schlagebene erschwert.
Die übergreifenden Ziele dieser Dissertation waren (1) die Verbesserung unseres Verständnisses der unterschiedlichen Wirksamkeit von AEM und (2) die Entwicklung robuster Workflows für die Biodiversitätsmodellierung zur Nutzung in der Politikfolgenabschätzung auf Basis von zuvor erhobenen Biodiversitätsdaten. Ich habe Daten auf Feldebene über die Landnutzung und Implementierung von AEM aus dem Integrierten Verwaltungs- und Kontrollsystem mit Geodaten über Klima, Topographie und Landbedeckung für drei landwirtschaftliche Regionen in Europa kombiniert: das Mulde-Einzugsgebiet in Deutschland, Katalonien in Spanien und Südmähren in der Tschechischen Republik. Ich habe simulierte Biodiversitätsdaten sowie Beobachtungsdaten zum Vorkommen von Vögeln verwendet, um die folgenden ursächlichen Faktoren für festgestellte Unterschiede in den modellierten Zusammenhängen zwischen Biodiversität und AEM zu untersuchen: (1) Nutzung verschiedener Metriken zur Quantifizierung der Landnutzungsintensität (LUI), (2) Arten von AEM und ihr artspezifischer Einfluss auf verschiedenen räumlichen Skalen, und (3) strukturelle Komplexität der umgebenden Landschaft in verschiedenen Regionen. Ich habe zunächst einen Ansatz mit virtuellen Arten verwendet, um zu testen, wie sich die LUI und ihre Auswirkungen auf die biologische Vielfalt in räumlich expliziten Modellen umfassend quantifizieren lassen. Darüber hinaus habe ich Open-Source-Workflows entwickelt, um empirisches Wissen über verschiedene Arten und Regionen hinweg zu aggregieren, indem ich vorhandene Vogelbeobachtungen aus (sub)nationalen Datenbanken mit mehreren Quellen kombiniert habe.
Die Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass eine mehrdimensionale Darstellung der LUI entscheidend ist, um die Beziehungen zwischen Arten und Umwelt (und insbesondere zwischen Arten und AEM) in Agrarlandschaften genau zu bewerten. Ich fand heraus, dass die Zunahme von Brachen, Pufferflächen und extensivem Grünland positiv mit dem Vorkommen der meisten modellierten Feldvogelarten im Muldeeinzugsgebiet verbunden war. Die jeweiligen AEM hatten, je nach räumliche Skala, unterschiedliche Auswirkungen, was bedeutet, dass eine Perspektive auf Landschaftsebene erforderlich ist, um die räumliche Verteilung von AEM in einer bestimmten Region zu optimieren. Wenn man sich auf den Neuntöter (Lanius collurio) als Modellart konzentriert, waren die positiven Beziehungen zwischen seinem Vorkommen und der Fläche mit extensiver Grünlandbewirtschaftung in strukturell einfacheren Landschaften (im Vergleich zu komplexeren) in Katalonien stärker. Im Einzugsgebiet der Mulde und in Südmähren gab es jedoch keine Hinweise auf ähnliche durch die Landschaftskomplexität bedingte Effekte. Diese festgestellten regionalen Unterschiede könnten auf unterschiedliche LUI und Landschaftsheterogenität oder auf eine unterschiedliche Ressourcenauswahl durch die Art in ihrem geographischen Verbreitungsgebiet zurückzuführen sein.
Diese Ergebnisse zeigen, dass durch politische Entscheidungsträger:innen auf regionaler Ebene klare Biodiversitätsziele festgelegt werden müssen, da die Reaktionen von Arten auf AEM je nach Art und Landschaft unterschiedlich sind. Die räumliche Verteilung von AEM muss auf der Grundlage eines regionalspezifischen Verständnisses der Art und Weise verbessert werden, wie kontextabhängige Faktoren (wie beispielsweise die Komplexität der Landschaft) die Reaktionen der Arten auf AEM beeinflussen. Zukünftige Forschung in diesem Bereich würde stark von einem einfacheren Zugang zu verfügbaren EU-weiten Daten über agrarische Landnutzung und Bewirtschaftung stark profitieren. Technologische Fortschritte im Umwelt- und Biodiversitätsmonitoring bieten neue Möglichkeiten für eine verbesserte räumliche Modellierung, mit höherer raum-zeitlicher Auflösung, die größere Regionen und mehr Taxa umfasst. Dieses Wissen wird von entscheidender Bedeutung für die künftige Gestaltung der EU-Agrarpolitik sein, die regional ausgerichtete Lösungen ermöglichen und gleichzeitig grenzüberschreitende Managementziele für den Artenschutz verfolgen sollte.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:92669 |
| Date | 15 August 2024 |
| Creators | Roilo, Stephanie |
| Contributors | Cord, Anna, Zurell, Damaris, Ziv, Guy, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | info:eu-repo/grantAgreement/European Commission/Horizon 2020 research and innovation program/817501//Behavioural, Ecological and Socio-economic Tools for Modelling Agricultural Policy/BESTMAP |
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