Jose A. Egea1*, Manuel Caro2, Jesús Garcia-Brunton2, Jesus Gambín 3, José Egea 1 und David Ruiz 1*
- 1Obstzüchtungsgruppe, Abteilung für Pflanzenzüchtung, CEBAS-CSIC, Murcia, Spanien
- 2Murcia Institute of Agri-Food Research and Development, Murcia, Spanien
- 3ENAE Business School, Universität Murcia, Murcia, Spanien
Die Steinobstproduktion hat in Spanien eine enorme wirtschaftliche Bedeutung. Anbaugebiete für diese Obstarten (dh Pfirsich, Aprikose, Pflaume und Süßkirsche) decken weite und klimatisch unterschiedliche geografische Gebiete innerhalb des Landes ab. Der Klimawandel führt bereits jetzt in bestimmten Gebieten wie dem Mittelmeerraum zu einem Anstieg der Durchschnittstemperaturen mit besonderer Intensität. Diese Veränderungen führen zu einer Abnahme der angesammelten Kälte, was einen tiefgreifenden Einfluss auf die Phänologie von haben kann Prunus Arten wie Steinobst, z. B. aufgrund von Schwierigkeiten, den Kühlbedarf zu decken, um die Endodormanz zu brechen, das Auftreten von Spätfrösten oder ungewöhnlich hohen Frühtemperaturen. All diese Faktoren können die Obsterzeugung und -qualität stark beeinträchtigen und daher in den etablierten Regionen aus sozioökonomischer Sicht sehr negative Folgen haben. Daher wird in dieser Arbeit eine Charakterisierung aktueller Anbaugebiete in Bezug auf agroklimatische Variablen (z. B. Kälte- und Hitzeakkumulation und Wahrscheinlichkeiten von Frost und frühen abnormalen Hitzeereignissen) basierend auf Daten von 270 Wetterstationen der letzten 20 Jahre durchgeführt ein aussagekräftiges Bild der Ist-Situation erstellen. Außerdem werden auch zukünftige Klimaprojektionen von verschiedenen globalen Klimamodellen (Daten abgerufen von der Meteorological State Agency of Spain – AEMET) bis 2065 für zwei repräsentative Konzentrationspfad-Szenarien (dh RCP4.5 und RCP8.5) analysiert. Ausgehend von der aktuellen Situation und unter Berücksichtigung der Zukunftsszenarien können Aussagen zur aktuellen und zukünftigen Anpassungsfähigkeit der verschiedenen Arten/Sorten an die unterschiedlichen Anbaugebiete getroffen werden. Diese Informationen könnten die Grundlage eines Entscheidungsunterstützungsinstruments sein, um den verschiedenen Interessengruppen zu helfen, optimale Entscheidungen in Bezug auf den aktuellen und zukünftigen Anbau von Steinobst oder anderen gemäßigten Arten in Spanien zu treffen.
Einleitung
Spanien ist einer der größten Weltproduzenten von Steinobst (dh Pfirsich, Aprikose, Pflaume und Süßkirsche) mit einer durchschnittlichen Jahresproduktion von rund 2 Millionen Tonnen. Der Anbau dieser Früchte spielt eine sehr wichtige wirtschaftliche Rolle im Land und umfasst rund 140,260 ha (FAOSTAT, 2019). Die Hauptanbaugebiete in Spanien für diese Sorten befinden sich in Gebieten mit unterschiedlichen agroklimatischen Eigenschaften: von warmen Gebieten wie dem Guadalquivir-Tal und einem großen Teil des Mittelmeerraums bis hin zu kalten Gebieten wie der nördlichen Extremadura, dem Ebro-Tal und einigen inneren Lagen des Mittelmeerraums (sehen Figure 1). Da diese Pflanzen eine ausreichende Winterkälte benötigen, um die Endodormanz zu brechen und Produktionsprobleme zu vermeiden (Atkinson et al., 2013)Campoy et al., 2011b; Lüdeling et al., 2011; Lüdeling, 2012; Julianet al., 2007; Guo et al., 2015; 2019; Chmielewski et al., 2018) und (iv) die besten landwirtschaftlichen Praktiken und Technologien auswählen, um die Auswirkungen des Klimawandels abzumildern (Campoyet al., 2010; Mahmoodet al., 2018).
Kühl- und Wärmebedarf (Fadón et al., 2020b) oder Grad des Frostschadens (Miranda et al., 2005) der aktuell angebauten Arten/Kultivare können mit den agroklimatischen Metriken in den verschiedenen Gebieten gekoppelt werden, um Entscheidungshilfen zu entwickeln, die Erzeugern und anderen Beteiligten helfen, mittel- und langfristig optimale Produktions- und Wirtschaftspolitiken zu entwerfen. Verfügbare Modellierungswerkzeuge zur Verarbeitung großer Klima- und Phänologieserien dienen bereits als Grundlage für den Aufbau der oben genannten Entscheidungswerkzeuge (Lüdeling, 2019; Lüdeling et al., 2021; Miranda et al., 2021). Klimaprojektionen im Mittelmeerraum zeigen, dass die Auswirkungen der globalen Erwärmung in diesem Gebiet besonders schwerwiegend sein können (Giorgi und Lionello, 2008; MedECC, 2020; IPCC, 2021), daher sind Antizipationsmaßnahmen von entscheidender Bedeutung, um zukünftige Produktionsprobleme zu vermeiden, die die Wirtschaft bestimmter Regionen, wie die in dieser Studie vorgestellten, ernsthaft beeinträchtigen könnten (Olesen und Bindi, 2002; Benmoussa et al., 2018).
Verschiedene Forschungsstudien haben den negativen Einfluss der globalen Erwärmung auf die Produktion von gemäßigten Früchten und Nüssen in verschiedenen Regionen auf der ganzen Welt festgestellt. Die Hauptursachen hängen mit der Abnahme der Winterkälte zusammen, obwohl in einigen Studien auch die Zunahme des Frostrisikos aufgrund des erwarteten Voranschreitens der Blüte und Blüte berücksichtigt wird. Fernandez et al. prognostizierten einen Rückgang der Winterkälte, die für die Laubobstproduktion in Chile benötigt wird, mit erwarteten negativen Auswirkungen in den nördlichen Gebieten des Landes. Gleichzeitig prognostizierten sie für alle betrachteten Standorte eine signifikante Reduzierung der Frostwahrscheinlichkeiten während der plausibelsten Blütezeit für Laubobstbäume (Fernandez et al., 2020); Loriteet al. analysierte Phänomene wie fehlende Winterkälte, Frostrisiko und warme Bedingungen während der Blüte auf der Iberischen Halbinsel für einige Mandelsorten, die Klimaprognosen und phänologische Informationen koppelten. Sie fanden heraus, dass im Allgemeinen (und abhängig von der betrachteten Sorte) (i) der Mangel an Winterkälte an der Mittelmeerküste und im Guadalquivir-Tal ausgeprägter sein wird, (ii) die warmen Bedingungen während der Blüte in der Mitte intensiver sein werden Plateau und Ebrotal, und (iii) das Frostrisiko wird auf bestimmte Gebiete des nördlichen Plateaus und der nördlichen Hügelgebiete reduziert (Lorite et al., 2020). Benmoussa et al. prognostizierte wichtige zukünftige Reduzierungen der Winterkälte in Tunesien, die die Produktion einiger Früchte und Nüsse erheblich beeinträchtigen können. Zum Beispiel könnten für das pessimistischste Szenario nur Low-Chill-Mandelsorten lebensfähig sein. In anderen Szenarien könnten einige Pistazien- und Pfirsichsorten sogar langfristig für den nordwestlichen Teil des Landes rentabel sein (Benmoussa et al., 2020); Fraga und Santos betrachteten sowohl die zukünftige Kälte- und Wärmeansammlung als auch ihre Auswirkungen auf die Produktion verschiedener Früchte in Portugal. Sie prognostizierten einen starken Rückgang der Winterkälte, der die innersten Regionen des Landes stärker treffen wird. Die nördlichen Apfelanbaugebiete werden besonders der Kältereduktion ausgesetzt sein. Die Autoren prognostizierten auch eine Zunahme der Wärmeakkumulation mit stärkeren Auswirkungen in den südlichen und Küstengebieten des Landes. Sie betonten, dass diese Tatsache das Risiko von Frostschäden aufgrund des Fortschreitens der phänologischen Stadien erhöhen kann (Rodríguez et al., 2019, 2021; Fraga und Santos, 2021) verglich die aktuelle Situation der Anbaugebiete einiger gemäßigter Früchte in Spanien mit zukünftigen Klimawandelszenarien in Bezug auf Kälteakkumulation. Sie prognostizierten in einigen Gebieten (z. B. im Südosten oder im Gebiet von Gualdalquivir) sogar in naher Zukunft erhebliche Kälteverluste. Für die ferne Zukunft (>2070) gaben diese Autoren an, dass in Anbetracht der derzeitigen Anbaugebiete Pflaumen-, Mandel- und Apfelsorten ernsthaft durch den Mangel an Kälte beeinträchtigt werden können (Rodríguez et al., 2019, 2021).
In dieser Studie haben wir die wichtigsten agroklimatischen Variablen im Zusammenhang mit der Steinobstanpassung in verschiedenen Regionen Spaniens bewertet, einschließlich derjenigen, in denen die wichtigste Steinobstproduktion stattfindet, wobei Daten von 270 Wetterstationen im Zeitraum 2000–2020 verwendet wurden. Begleitet wird dies von zukünftigen Temperaturprojektionen, um die Entwicklung der Kälte- und Hitzestauung und die zukünftigen Wahrscheinlichkeiten von Frost und frühen ungewöhnlichen Hitzeereignissen im Vergleich zur aktuellen Situation abzuschätzen. Diese Informationen können sehr nützlich sein, um die optimalen Entscheidungen im Zusammenhang mit der Anlage neuer Obstplantagen, der Verlagerung bestehender Obstgärten oder der Auswahl der optimalen Sorten zu treffen, um langfristig Gewinne zu erzielen.
Der Hauptbeitrag dieser Studie besteht darin, dass wir gleichzeitig verschiedene agroklimatische Variablen im Zusammenhang mit der Steinobstanpassung analysiert haben. Nicht nur die Kälteakkumulation zur Erfüllung von CRs wie in der Studie durchgeführt Rodriguez et al. (2019, 2021) aber auch Wärmestau für eine ordnungsgemäße Blüte, Frostrisiken und eine in der Literatur selten quantifizierte Variable: die Wahrscheinlichkeit abnormaler Hitzeereignisse im Winter, die die Freisetzung von Endodormantien mit negativen Auswirkungen auf die Fruchtproduktion, -qualität und -ertrag erhöhen können, wie es bisher der Fall war in den letzten Jahren in warmen Gebieten beobachtet. Wir haben Daten aus einem sehr dichten Netz von Wetterstationen verwendet, die genaue Metriken für die aktuelle Situation liefern. Wir haben uns auf die aktuellen Produktionsgebiete konzentriert, da Entscheidungen zur Anpassung an die Erwärmung wahrscheinlich in den Gebieten getroffen werden, in denen die geeigneten Technologien und Kenntnisse gut etabliert sind. In solchen Gebieten würden Anbauverlagerungen zu unerwünschten sozioökonomischen Folgen und Entvölkerung führen. Darüber hinaus haben wir zur Charakterisierung der aktuellen Situation echte stündliche Temperaturen anstelle von geschätzten verwendet, was den Ergebnissen im Vergleich zu anderen Studien, bei denen stündliche Temperaturen aus täglichen interpoliert wurden, mehr Genauigkeit verleiht. Die verwendete Auflösung (∼5 km) ist feiner als in anderen ähnlichen Studien in Spanien (Rodríguez et al., 2019, 2021; Lorite et al., 2020) und hilft, Entscheidungen auch auf lokaler Ebene zu treffen.
Materialen und Methoden
Klimadaten und agroklimatische Variablen
Klimadaten von 340 Wetterstationen in den Hauptanbaugebieten für Steinobst in Spanien (vgl Figure 1) wurden verwendet, um die agroklimatischen Metriken zu bewerten. Die Daten umfassten die wichtigsten klimatischen Variablen, einschließlich mittlerer, maximaler und minimaler Temperatur (°C), relative Luftfeuchtigkeit (%), Niederschlag (mm), Evapotranspiration (ETo, mm) und Sonneneinstrahlung (W/m2). In einigen der betrachteten Stationen wurden unvollständige Aufzeichnungen und Probleme gefunden. Nach Anwendung der spanischen Verordnung (UNE 500540, 2004) wurde eine endgültige Anzahl von 270 Stationen ausgewählt. Die stündlichen Temperaturdaten waren vollständig, mit Ausnahme von Leerstunden, die Wartungsereignissen entsprachen, die nicht ausgefüllt wurden, da sie einen vernachlässigbaren Prozentsatz der Gesamtzahl ausmachten. Die mittleren stündlichen Temperaturen im Zeitraum 2000–2020 wurden verwendet, um die wichtigsten agroklimatischen Variablen zu berechnen, einschließlich Kälte- und Hitzeansammlungen sowie Wahrscheinlichkeiten potenziell schädlicher Frost- und ungewöhnlicher Hitzeereignisse im Winter. Die Anzahl der abgeschlossenen Jahre pro Station variiert je nach Station: von 5 bis 21 Jahren (Median = 20) je nach Station.
Die Kälteakkumulation für jede Jahreszeit wurde vom 1. November bis zum 28. Februar des Folgejahres berechnet. Utah (Richardson et al., 1974) und Dynamisch (Fishman et al., 1987) Modelle wurden verwendet, um diese Berechnung durchzuführen. Die Wärmeakkumulation wurde für jede Jahreszeit vom 1. Januar bis zum 8. April (ca. 14 Wochen) unter Verwendung des Richardson (Richardson et al., 1974) und Anderson (Anderson et al., 1986)-Modelle, die die Ergebnisse in wachsenden Gradstunden (GDHs) liefern. Die Wahrscheinlichkeiten von Frost- und anormalen Hitzeereignissen wurden pro Woche wie folgt berechnet: Für jede Woche tritt ein Frostereignis auf, wenn die Temperatur während mindestens drei aufeinanderfolgenden Stunden unter –1 °C fällt. Dann wird die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Frostereignissen in einer bestimmten Woche definiert als die Häufigkeit, mit der in dieser Woche während des Untersuchungszeitraums mindestens ein Frostereignis aufgetreten ist, dividiert durch die Anzahl der betrachteten Jahre. In ähnlicher Weise tritt ein anormales Hitzeereignis auf, wenn die Temperatur für mindestens drei aufeinanderfolgende Stunden über 25 °C steigt. Dann wird die Wahrscheinlichkeit des Auftretens abnormaler Hitzeereignisse wie für Frostereignisse erläutert berechnet. Woche 1 begann am 1. Januar. Für Frostereignisse wurden die Wochen von 2 bis 10 als repräsentative potenziell gefährliche Wochen betrachtet. Die ersten Wochen in diesem Bereich (dh Woche 2 bis Woche 5–6) wären in warmen Gebieten die gefährlichsten, während der Rest (dh Woche 5–6 bis Woche 10) in kalten Gebieten die kritischen wären. Bei ungewöhnlichen Hitzeereignissen reichte der betrachtete Zeitraum von Woche 49 des Vorjahres (Anfang Dezember) bis Woche 8 (Ende Februar), wenn diese Ereignisse die vorzeitige Freisetzung der Ruhephase in Verbindung mit späteren Produktionsproblemen verstärken könnten.
Zukünftige Szenarien
Für Zukunftsszenarien wurden Temperaturprojektionen verwendet, die von der spanischen staatlichen Meteorologiebehörde (AEMET) berechnet wurden. AEMET hat in den letzten Jahren eine Reihe von herunterskalierten Referenzprojektionen zum Klimawandel über Spanien erstellt, indem es entweder statistische Herunterskalierungstechniken auf die Ergebnisse der globalen Klimamodelle (GCMs) anwendet oder die Informationen nutzt, die durch dynamische Herunterskalierungstechniken durch europäische Projekte oder internationale Initiativen generiert werden wie PRUDENCE, ENSEMBLES und EURO-CORDEX (Amblar-Francés et al., 2018). In dieser Studie haben wir die prognostizierten Tagestemperaturen (dh Maximum und Minimum) unter Verwendung einer statistischen Herunterskalierung auf der Grundlage künstlicher neuronaler Netze verwendet. Dies wurde als geeignete Methode bewertet, um Klimaprojektionen in den aktuellen und zukünftigen Szenarien in Spanien zu erstellen und gleichzeitig die Verzerrungen des GCM-Modells zu reduzieren (Hernanz et al., 2022a,b) über ein Raster von 5 km Auflösung. Zwei Zeithorizonte wurden berücksichtigt, nämlich 2025–2045 (gekennzeichnet durch 2035) und 2045–2065 (gekennzeichnet durch 2055), um kurz- und mittelfristige Ergebnisse zu liefern. Zwei repräsentative Konzentrationswege, dh RCP4.5 und RCP8.5, wurden betrachtet (van Vuuren et al., 2011). Bemerkenswerterweise wurden in dieser Studie elf GCMs verwendet (Tabelle 1). Die Ergebnisse wurden mit einem präsentiert zusammen zu geniessen Methodik (Semenov und Stratonovitch, 2010; Wallach et al., 2018), wobei die Durchschnittswerte der prognostizierten Metriken (z. B. Kälte- und Hitzeakkumulation oder -wahrscheinlichkeiten), die von allen Modellen berechnet wurden, in den nachfolgenden Schritten verwendet wurden. Die stündlichen Temperaturen zur Berechnung der agroklimatischen Indizes wurden mithilfe des Pakets chillR (Lüdeling, 2019).
Tabelle 1
TABELLE 1. Liste der in dieser Studie verwendeten globalen Klimamodelle.
Um die agroklimatischen Variablen in den gegenwärtigen und zukünftigen Szenarien zu vergleichen, wurden die tatsächlichen Standorte der Wetterstationen mit ihren nächstgelegenen Punkten aus dem Raster verglichen. Die maximalen, minimalen und mittleren Entfernungen von den Wetterstationen zu ihren nächstgelegenen Punkten im Raster betrugen 3.87, 0.26 bzw. 2.14 km. In allen Fällen (aktuelles und zukünftiges Szenario) wurde ein interpoliertes Gebiet um die betrachteten Wetterstationen (dh nicht weiter als 50 km entfernt von der nächstgelegenen Wetterstation) mit der Methode der inversen Entfernungsgewichtung berechnet.
Die Ergebnisse
Kühlakkumulation
Wie oben erwähnt, wurden zwei Modelle verwendet, um die Kälteakkumulation zu berechnen, nämlich das Utah-Modell (in Kälteeinheiten) und das dynamische Modell (in Portionen). Unter Verwendung der Mittelwerte der gesamten kumulierten Kälte über den gesamten Zeitraum für alle Stationen wurde eine sehr hohe Korrelation zwischen beiden Indizes gefunden (R2 = 0.95, Ergänzende Abbildung 1). Daher werden die Ergebnisse nur mit einem von ihnen (Portionen) dargestellt. Figure 2 zeigt die räumlichen Muster mittlerer Kälteanteile über die verschiedenen betrachteten Zeiträume. In der aktuellen Situation können wir sehen, dass es mehrere geografische Gebiete mit hoher Kälteakkumulation (≥75 Portionen) gibt, wie das Ebro-Tal, die nördliche Extremadura und einige innere Gebiete im Mittelmeerraum. Nur im Mittelmeerraum und im Guadalquivir-Tal gibt es warme Gebiete mit Kälteansammlungen unter 60 Portionen (in einigen isolierten Gebieten sogar unter 50). Die Zukunftsszenarien zeigen einen deutlichen Rückgang der angesammelten Kälte in warmen Gebieten, in der nördlichen Extremadura und einigen inneren Gebieten des Mittelmeers. Der Rückgang der angesammelten Kälte im Ebro-Tal wird im östlichen Teil dieses Gebiets erzeugt, während das Innere selbst im pessimistischsten Szenario (z. B. 2055_RCP8.5) eine erhebliche Winterkälte ansammeln wird. Die Auswirkungen der globalen Erwärmung über den Rückgang der Kälte im Winter sind im Szenario 2055_RCP8.5 wie erwartet intensiver. Ergänzende Tabellen 1-4 zeigen die mittlere Kälteanhäufung im betrachteten Zeitraum (1. November bis Ende Februar) in Portionen für alle Standorte und Modelle in jedem betrachteten Zukunftsszenario. Dargestellt ist der Mittelwert der Leistungen der elf Modelle sowie zu Vergleichszwecken die registrierte kumulierte Kälte für den Zeitraum 2000–2020.
Figure 2
ABBILDUNG 2. Kälteakkumulation in den wichtigsten Steinproduktionsgebieten in Spanien für die aktuelle Situation (etwa 2000–2020), zwei Zeithorizonte (2025–2045 und 2045–2065) und zwei Zukunftsszenarien (RCP4.5 und RCP8.5).
Um zu überprüfen, ob der erwartete Rückgang der Kälteakkumulation einen ähnlichen Einfluss auf die Standorte in Abhängigkeit von ihrer aktuellen Kälteakkumulation haben wird, wurde eine Klassifizierung der 270 Wetterstationen durchgeführt, die sie nach mittleren kumulierten Anteilen im aktuellen Szenario unterteilt: geringe Akkumulation (< 60 Portionen, 34 Stationen), mittlere Stauung (zwischen 60 und 80 Portionen, 121 Stationen) und hohe Stauung (über 80 Portionen, 115 Stationen). Figure 3 zeigt die Boxplots der kumulierten Anteile in jedem Szenario für die drei Standorttypen. Der beobachtete Rückgang der Kälteakkumulation ist gemäß jedem Szenario wie erwartet. Hinsichtlich der Differenzen der Medianwerte zwischen aktuellen und zukünftigen Szenarien scheint es, dass die drei Standorttypen das gleiche Verhalten aufweisen (was bedeutet, dass die prozentualen Verluste in Gebieten mit geringer Akkumulation höher sind). Allerdings ist die Verbreitung der Daten sehr unterschiedlich. Bereiche mit geringer und hoher Kälteakkumulation zeigen eine geringere Streuung (mit einigen Ausreißern am unteren Ende der Verteilung) als mittlere Bereiche, die eine höhere Streuung, aber keine Ausreißer aufweisen. Die Analyse dieser Ausreißer für Gebiete mit hoher Kälteakkumulation zeigt, dass der Ausreißer für alle vier Zukunftsszenarien einem Standort im Inneren des Mittelmeers (Játiva) entspricht. Für Gebiete mit geringer Kälteakkumulation entspricht der Ausreißer in jedem Fall (einschließlich des aktuellen Szenarios) einem Küstenort am Mittelmeer (Almería). Die Ausreißer für das obere Ende der Verteilung in Gebieten mit geringer Kälteakkumulation entsprechen inneren Orten im Mittelmeer (dh Montesa, Callosa de Sarriá und Murcia), obwohl es sich um Artefakte handeln könnte, da Projektionen eine stärkere Kälteakkumulation in der Zukunft als in der Gegenwart vorhersagen Szenario. Sie könnten durch mögliche klimatische Unterschiede zwischen dem tatsächlichen Standort der Wetterstationen und ihrem nächstgelegenen Punkt im Raster für zukünftige Projektionen verursacht werden.
Figure 3
ABBILDUNG 3. Boxplots der akkumulierten Kälte in allen Szenarien für Stationen mit geringer (< 60 Portionen), mittlerer (zwischen 60 und 80 Portionen) und hoher (> 80 Portionen) Kälteakkumulation, bezogen auf das aktuelle Szenario.
Wärmespeicherung
Die Wärmeakkumulation wurde unter Verwendung von zwei Modellen (dh Richardson- und Anderson-Modellen) ähnlich wie die Kälteakkumulation berechnet. Eine hohe Korrelation wurde auch zwischen den Ergebnissen beider Modelle gefunden (R2 = 0.998, Ergänzende Abbildung 2). Daher werden die Ergebnisse nur unter Verwendung der Ergebnisse des Anderson-Modells präsentiert. Figure 4 zeigt die räumlichen Muster der mittleren GDH über die verschiedenen betrachteten Zeiträume. Alle Szenarien in Bezug auf GDH scheinen umgekehrt mit ihren entsprechenden Kälteakkumulationsszenarien zu korrelieren (Figure 2). Orte mit geringer Kälteansammlung weisen eine hohe Wärmeansammlung auf und umgekehrt. Wenn die Kälteakkumulation in Zukunftsszenarien abnimmt, nimmt die Wärmeakkumulation in jedem Bereich proportional zu. Beispielsweise beträgt der Pearson-Korrelationskoeffizient zwischen der verlorenen Kälteakkumulation und der gewonnenen Wärmeakkumulation für aktuelle und 2055_RCP8.5-Szenarien 0.68 (p-Wert < 1e-15).
Figure 4
ABBILDUNG 4. Wärmeakkumulation in den wichtigsten Steinproduktionsgebieten in Spanien für die aktuelle Situation (ca. 2000–2020), zwei Zeithorizonte (2025–2045 und 2045–2065) und zwei Zukunftsszenarien (RCP4.5 und RCP8.5)
Wie im Fall der Kälteakkumulation sind die Auswirkungen des GDH-Anstiegs im 2055_RCP8.5-Szenario erwartungsgemäß intensiver. Ergänzende Tabellen 5-8 zeigen die mittlere Wärmeakkumulation im betrachteten Zeitraum (1. Januar–8. April) in GDH für alle Standorte und Modelle in jedem betrachteten Szenario. Dargestellt ist der Mittelwert der Leistungen der elf Modelle sowie zu Vergleichszwecken die registrierte anfallende Wärme für den Zeitraum 2000–2020.
Wahrscheinlichkeiten von Frost- und ungewöhnlichen Hitzeereignissen
Die oben definierte Wahrscheinlichkeit von Frostereignissen ist in dargestellt Figure 5 Vergleich der Wochen 2–10 für das aktuelle und die Szenarien 2035_RCP4.5 und 2055_RCP8.5 (nur Wahrscheinlichkeiten ≥ 10 %). In der aktuellen Situation wurden insbesondere in Gebieten des Ebro-Tals, aber auch in der nördlichen Extremadura und in den inneren Gebieten des Mittelmeers erhebliche Wahrscheinlichkeiten für Frostereignisse registriert. Die Frostwahrscheinlichkeiten nehmen wie erwartet von Woche 2 bis 10 ab, aber einige bestimmte Orte im Ebro-Tal weisen in Woche 10 immer noch eine erhebliche Frostwahrscheinlichkeit auf. Die analysierten Zukunftsszenarien in Figure 5 sind in Bezug auf den Temperaturanstieg am optimistischsten (dh 2035_RCP4.5) bzw. pessimistisch (dh 2055_RCP8.5). Die Wahrscheinlichkeit von Frostereignissen verschwindet von Extremadura aus und nimmt in allen Gebieten ab, während nur reduzierte Gebiete des Ebrotals und einige isolierte Gebiete im inneren Mittelmeer auch in Woche 10 Wahrscheinlichkeiten über 10% aufweisen. Wie in der aktuellen Situation nehmen die Frostwahrscheinlichkeiten ab Wochen 2 bis 10. Bemerkenswerterweise zeigen die Szenarien 2035_RCP4.5 und 2055_RCP8.5 ähnliche Bilder in Bezug auf die Wahrscheinlichkeit von Frostereignissen und zeigen, dass das Ebro-Tal und einige Orte im Inneren des Mittelmeers in allen betrachteten Szenarien Frostereignisse erfahren werden.
Figure 5
ABBILDUNG 5. Wahrscheinlichkeit von Frostereignissen in den wichtigsten Steinproduktionsgebieten in Spanien für die Wochen 2 bis 10 für die aktuellen Szenarien 2035_RCP4.5 und 2055_RCP8.5.
Diskussion und Schlussfolgerung
Diese Studie versuchte, die Hauptanbaugebiete für Steinobst in Spanien anhand historischer agroklimatischer Daten (insbesondere Temperaturen) von 270 Wetterstationen zu charakterisieren, die über diese Gebiete verteilt waren, und die Ergebnisse mit zukünftigen Projektionen in zwei Zeithorizonten und RCP-Szenarien zu vergleichen. Die Untersuchungsgebiete wurden aufgrund der Tatsache ausgewählt, dass aktuelle und zukünftige Entscheidungen bezüglich des Anbaus von Steinobst (dh Pfirsich, Aprikose, Pflaume und Süßkirsche) hauptsächlich in den aktuellen Anbaugebieten getroffen werden, wo das Wissen und die Technologien für den Anbau dieser Pflanzen sind stark installiert. Daher konzentriert sich diese Studie nicht auf andere zukünftige potenzielle Standorte für den Steinobstanbau.
Die berechneten Hauptvariablen Kälte- und Hitzestau zeigen, dass die betrachteten Gebiete aus agroklimatischer Sicht recht unterschiedlich sind und der Klimawandel gerade in den wärmsten Gebieten auch mittelfristig erhebliche Auswirkungen haben wird. Die Modelle, die verwendet wurden, um eines von ihnen zu berechnen (dh Utah und Dynamic für die Kälte und Richardson und Anderson für die Wärmeakkumulation), zeigen sehr hohe Korrelationen, wie zuvor von festgestellt wurde Ruizet al. (2007, 2018).
In allen Gebieten wird eine erhebliche Verringerung der Ansammlung von Kälte prognostiziert, was mit früheren Studien in Mittelmeergebieten übereinstimmt (Benmoussa et al., 2018, 2020; Rodríguez et al., 2019; Delgadoet al., 2021; Fraga und Santos, 2021). Der Rückgang der Kälteakkumulation wird in absoluten Werten in allen untersuchten Regionen ähnlich sein, aber die wärmsten (dh der Mittelmeerraum und das Guadalquivir-Tal) können in Bezug auf die Eignung für den Steinobstanbau viel stärker betroffen sein, da ihre aktuelle Situation bereits eine Einschränkung darstellt viele Sorten. In kalten Gebieten wie dem Ebro-Tal und Extremadura wird der Rückgang der Kälteansammlung im Prinzip kein Hindernis für die Fortsetzung des Anbaus sein, obwohl an einigen besonders kalten Orten in Extremadura und im Mittelmeerraum der Rückgang der Kälteansammlung stärker sein wird als an anderen kalten Orten. Zu beachten ist, dass gem Figure 3, wird ein plötzlicher Rückgang der Kälteakkumulation zwischen der aktuellen Situation und der nahen Zukunft beobachtet. Die Auflösung des verwendeten Rasters, auch wenn fein (∼5 km), kann eine Ursache für diesen Effekt sein. Andere mögliche Quellen für Abweichungen, die zu übertriebenen Unterschieden zwischen den projizierten und den tatsächlichen Werten führen, könnten die verbleibenden Verzerrungen des GCM-Modells sein, die während des Herunterskalierungsprozesses nicht vollständig minimiert werden, oder die Tatsache, dass wir durchgeführte Berechnungen mit realen stündlichen Temperaturen (d. h. aktuellen) vergleichen Szenario) und Berechnungen mit idealisierten Temperaturkurven, abgeleitet aus prognostizierten Tageshöchst- und -tiefsttemperaturen (Lincoln, 1990) für die Zukunftsszenarien. Ähnliche plötzliche Einbrüche in naher Zukunft wurden auch von Rodríguez et al. beobachtet, die für den Zeitraum 30–2021 an einigen Orten in Spanien einen Rückgang von bis zu 2050 Kühlportionen prognostizierten (Rodríguez et al., 2019), was mit unseren Ergebnissen übereinstimmt. Benmoussa et al. (2020), Delgadoet al. (2021) und Fraga und Santos (2021) berichteten auch über plötzliche Rückgänge zwischen dem historischen und dem zukünftigen Szenario in Tunesien, Portugal und Asturien (Nordspanien). Wie in unserem Fall zeigten diese Studien auch, dass unabhängig von der betrachteten RCP in naher Zukunft keine wesentlichen Unterschiede für die akkumulierte Kälte auftreten. Im Gegensatz zur Kälteakkumulation wird die Wärmeakkumulation in allen Szenarien zunehmen (insbesondere wie erwartet in 2055_RCP8.5), und ihre Entwicklung ist umgekehrt zur Kälteakkumulation. Dies wurde auch von beobachtet Fraga und Santos (2021) für Portugal.
Die Wahrscheinlichkeiten von Frost und ungewöhnlichen Hitzeereignissen in den Wochen, in denen sie den Ertrag und die Produktion erheblich beeinflussen können (z. B. Spätfrost oder ungewöhnliche Hitzeereignisse vor der Freisetzung von Endodormancy), wurden ebenfalls berechnet. Für das aktuelle Szenario sind Frostereignisse in kalten Gebieten erwartungsgemäß häufiger. Abnormale Hitzeereignisse in Schlüsselwochen haben sich in den letzten Jahren im Mittelmeerraum konzentriert, jedoch mit sehr geringer Wahrscheinlichkeit. Zukünftige Schätzungen für diese Variablen zeigen, dass Frostereignisse in Wochen, in denen die Steinobstproduktion beeinträchtigt werden kann (Miranda et al., 2005; Julianet al., 2007) wird im Laufe des Jahrhunderts abnehmen und für RCP8.5 seltener sein, was mit früheren Studien übereinstimmt (Leoliniet al., 2018). Einige Gebiete des Ebro-Tals und bestimmte Orte im Inneren des Mittelmeerraums werden jedoch selbst im wärmsten Szenario (d. h. 2055_RCP8.5, Figure 5). Die Definition eines Frostereignisses in Bezug auf Temperatur und Einwirkzeit hängt eng mit dem phänologischen Stadium der etablierten Sorte zusammen (Miranda et al., 2005). Angesichts der großen Vielfalt möglicher Steinobstsorten, von sehr niedrigem bis sehr hohem CR, und der Anzahl der analysierten Standorte, von kalt bis warm, ist die Festlegung bestimmter Sorten-/Standort-Definitionen von Frostereignissen in dieser Studie aufgrund des großen Volumens nicht möglich Informationen beteiligt. Diese Arten von Studien werden in der Regel an wenigen Orten und/oder Sorten durchgeführt, wie die von Loriteet al. (2020) für Mandeln in Spanien, Fernández et al. (2020) in Chile, der Mindesttemperaturen unter 0 °C während der Blütezeit der repräsentativsten Laubobstbaumarten berechnete, die an jedem der neun betrachteten Standorte kultiviert wurden, oder Parkeret al. (2021) die unterschiedliche Temperaturen und phänologische Stadien für drei Arten (dh Mandeln, Avocados und Orangen) berücksichtigten, aber auch eine allgemeine Charakterisierung des Gebiets durch Berücksichtigung von drei Temperaturen (0, –2 und +2 °C) und Expositionszeiten durchführten. Unsere Wahl von −1 °C und mindestens drei aufeinanderfolgenden Stunden zielt darauf ab, die Entwicklung der Frostereignisse zu charakterisieren, anstatt den spezifischen Schaden mit bestimmten Sorten in Beziehung zu setzen, was eine andere Studie erfordern würde. Diese Definition wurde nach Einholung von Expertenmeinungen übernommen. Aufgrund der großen Anzahl von Sorten in Bezug auf CR und HR und der Vielfalt der Temperaturregime in den in dieser Studie betrachteten Gebieten haben wir diejenigen Wochen (von 2 bis 10) ausgewählt, in denen alle (oder die meisten) Kombinationen von Sorte/Standort vorkommen könnten je nach phänologischem Stadium anfällig für Frostschäden. Für Entscheidungszwecke sollten Erzeuger die Karte auswählen, die am besten zu ihrer jeweiligen Situation (dh Sorte/Standort) passt, um die optimale Entscheidung zu treffen. Im Allgemeinen beziehen sich warme Gebiete und/oder früh blühende Sorten auf frühere Wochen im betrachteten Bereich, während kalte Gebiete und/oder spät blühende Sorten auf spätere Wochen im betrachteten Bereich bezogen werden. Abnormale Hitzeereignisse im Winter, die eine frühe Endodormanzfreisetzung fördern können, was sich negativ auf die Produktion auswirkt (Viti und Monteleone, 1995; Rodrigo und Herrero, 2002; Ladwiget al., 2019), wird Mitte oder Ende Februar hauptsächlich im Guadalquivir-Tal, in Küstengebieten des Mittelmeers sowie in Extremadura und einigen Gebieten des Ebro-Tals erhöht (Figure 6). Die Quantifizierung dieser Metrik wird in der Literatur normalerweise nicht behandelt, kann jedoch wichtige Produktionsprobleme in warmen Gebieten hervorrufen, wie in den letzten Jahren beobachtet wurde. Auch hier war die Festlegung von 25 °C oder mehr für mindestens drei aufeinanderfolgende Stunden zur Definition eines solchen Ereignisses durch Expertenmeinungen motiviert. Ähnlich wie bei den Wahrscheinlichkeiten von Frostereignissen haben wir die Wochen (von 49 bis 8) ausgewählt, in denen alle (oder die meisten) Kombinationen von Sorte/Standort entsprechend ihrem phänologischen Stadium von diesen Ereignissen betroffen sein könnten. Im Allgemeinen beziehen sich warme Gebiete und/oder früh blühende Sorten auf frühere Wochen im betrachteten Bereich, während kalte Gebiete und/oder spät blühende Sorten auf spätere Wochen im betrachteten Bereich bezogen werden.
Die in dieser Studie berechneten agroklimatischen Metriken liefern wertvolle Informationen für Erzeuger, um aus adaptiver Sicht die am besten geeigneten Sorten in jedem Anbaugebiet auszuwählen. Jede Sorte hat ihre CRs, um die Endodormantie zu brechen (Campoy et al., 2011b; Fadón et al., 2020b). Ein in Zukunftsszenarien prognostizierter Rückgang der Kälteakkumulation kann dazu führen, dass derzeit angebaute Sorten ihre CR in bestimmten Gebieten nicht erfüllen, insbesondere in den bereits warmen Gebieten des Mittelmeers und des Guadalquivir-Tals. Dies würde eine unvollständige Endodormanzfreisetzung beinhalten, die die Obstbäume in drei Hauptaspekten beeinträchtigt, nämlich das Abfallen von Blütenknospen (und damit eine schlechte Blüte), eine Verzögerung der Blüte und des Keimens und eine mangelnde Einheitlichkeit in beiden Prozessen, was zu ernsthaften Produktionsproblemen führt (Legaveet al., 1983; Erez, 2000; Atkinson et al., 2013). All dies kann zu erheblichen wirtschaftlichen Verlusten für die Hersteller führen. In diesem Zusammenhang ist das Wissen über CR für verschiedene Sorten von entscheidender Bedeutung, obwohl die derzeit verfügbaren Informationen zu Steinobstbäumen relativ spärlich sind (Fadón et al., 2020b), einschließlich Pfirsich (Maulion et al., 2014), Aprikose (Ruizet al., 2007), Pflaume (Ruizet al., 2018) und Süßkirsche (Alburquerqueet al., 2008).
In warmen Gebieten wie dem Mittelmeerraum und dem Guadalquivir-Tal, wo die akkumulierte Kälte in der aktuellen Situation unter 60 Portionen liegt, werden früh reifende Sorten mit einem CR zwischen 30 und 60 Portionen angebaut. Die CR-Erfüllung dieser Sorten kann in allen analysierten Zukunftsszenarien gefährdet sein (Figure 2). Um die anpassungsfähige Eignung der verschiedenen Arten/Sorten für diese Gebiete zu gewährleisten, kann eine Umsiedlung erforderlich sein, und einige der Sorten sollten in nahe gelegene Gebiete umgesiedelt werden (innere Zonen im Mittelmeerraum oder in Richtung Extremadura im Fall des Guadalquivir-Tals). wo die CR auch in den Zukunftsszenarien erfüllt wird und die Frostrisiken voraussichtlich abnehmen. In diesem Zusammenhang wird die Einführung oder Entwicklung von Sorten mit sehr niedrigem CR zu einem entscheidenden Ziel, das in Zuchtprogrammen der etablierten Arten/Sorten berücksichtigt werden muss, insbesondere um für die warmen Gebiete geeignet zu sein, in denen die Anpassung der derzeitigen Sorten in Zukunft gefährdet sein wird Szenarien. Andernfalls werden diese Gebiete nicht in der Lage sein, ihre produktiven und wirtschaftlichen Aktivitäten im Zusammenhang mit der Steinobstproduktion aufrechtzuerhalten. Abgesehen davon könnten auch verschiedene agronomische Praktiken und Strategien angewendet werden, um den Rückgang der Kälteakkumulation in diesen Gebieten zumindest lokal zu minimieren. Die Anwendung von Biostimulanzien zur Unterbrechung der Endodormantie vor Erfüllung der CR oder die Verwendung von Schattierungsnetzen während verschiedener Ruhestadien wurden bereits in warmen Gebieten für die Steinobstproduktion beschrieben (Gilreath und Buchanan, 1981; Erez, 1987; Costa et al., 2004; Campoyet al., 2010; Petri et al., 2014), obwohl weitere Forschung und Optimierung durchgeführt werden müssen, um diese Techniken effektiver zu machen und ihren systematischen Einsatz zu fördern. Im Gegensatz dazu werden in den kältesten Anbaugebieten wie dem Ebro-Tal, der nördlichen Extremadura und einigen Innenstandorten im Mittelmeerraum weniger Frostereignisse erwartet, was frühere Sorten als die aktuellen zulassen könnte, was die Anzahl lebensfähiger Sorten erhöhen würde und, daher das Angebot an den Markt mit positiven wirtschaftlichen Folgen für die Region. Insgesamt ist es in allen Anbaugebieten entscheidend, die derzeit angebauten Sorten zu berücksichtigen und zu analysieren, welche am Rande ihrer CR-Erfüllung stehen, um sie zu ersetzen oder zu verschieben oder die oben beschriebenen Managementpraktiken einzuführen, um die Anpassung an den neuen Klimawandel sicherzustellen Szenarien.
Hinsichtlich der Wärmespeicherung prognostizieren die Zukunftsszenarien einen Anstieg dieser Größe in allen betrachteten Bereichen (Figure 4). In warmen und mittleren Gebieten ist diese Variable nicht so entscheidend wie die Kälteansammlung, kann aber einen relevanten Einfluss auf die Phänologie haben, indem sie einen Vorlauf der Blütetermine bewirkt und somit das potenzielle Frostschadensrisiko erhöht (Mosedale et al., 2015; Unterberger et al., 2018; Ma et al., 2019). Als zusätzlicher Punkt beinhaltet dieser Blütevorlauf auch einen Reifevorschuss (Penuelas und Filella, 2001; Campoy et al., 2011b), die Hersteller berücksichtigen müssen, um ihre Produkte strategisch auf den Markt zu bringen. In kalten Gegenden hingegen kann der fehlende Wärmestau in der aktuellen Situation die phänologische Entwicklung und das Fruchtwachstum beeinträchtigen (Fadón et al., 2020a). Diese derzeit kalten Gebiete werden durch die prognostizierte Zunahme der Wärmestaus für zukünftige Szenarien begünstigt. Wie gezeigt in Figure 6, ungewöhnliche Hitzeereignisse werden in zukünftigen Szenarien häufiger an Daten auftreten, an denen die Obstbäume noch keine Endodormantie freigesetzt haben, insbesondere in warmen Gebieten wie dem Guadalquivir-Tal und an mediterranen Standorten. Diese Ereignisse können sich sehr negativ auswirken, wenn die CR teilweise bedeckt sind (etwa 60–70 %), was zu einer unvollständigen Freisetzung der Ruhephase führt, die zu vegetativen und blühenden Problemen führen kann, mit negativen Auswirkungen auf Fruchtansatz und Ertrag (Rodrigo und Herrero, 2002; Campoy et al., 2011a).
In jedem Fall haben Änderungen der Kühl- und Wärmeakkumulationsregime keine gemeinsame Auswirkung auf alle Sorten und ihre Standorte, da einige Kompensationseffekte in Bezug auf das Gleichgewicht der Kühl-/Wärmeakkumulation in Bezug auf die Freisetzung von Endodormanz oder die Vorhersage von Blüteterminen stattfinden können (Pope et al., 2014). Außerdem kann die agroklimatische Charakterisierung von Standorten auf sehr lokaler Ebene aufgrund der räumlichen Heterogenität eine besondere Kalibrierung der Daten erfordern (Lorite et al., 2020), um die besten Entscheidungen bezüglich der optimalen Sortenauswahl zu treffen. Die in dieser Studie vorgestellten Ergebnisse können nicht nur für die Steinobstproduktion nützlich sein, sondern auch für andere gemäßigte Früchte mit enormer Bedeutung in den etablierten Gebieten, z. B. Weinreben in La Rioja (Ebro-Tal) oder anderen. Diese Ergebnisse können die Grundlage für Entscheidungsunterstützungssysteme sein, um Erzeugern dabei zu helfen, mittel- und langfristig optimale strategische Entscheidungen zu treffen (z. B. Sortenauswahl, Umsiedlung und Umsetzung von Minderungsmanagementpraktiken).
Datenverfügbarkeitserklärung
Die in der Studie präsentierten Originalbeiträge sind im Artikel enthalten/Ergänzungsmaterial, Rückfragen können an die korrespondierenden Autoren gerichtet werden.
Autorenbeiträge
MC, JG-B, JG und DR konzipierten und gestalteten die Studie. MC lieferte die agroklimatischen Daten für das aktuelle Szenario. JAE führte die Berechnungen für Zukunftsszenarien durch. JAE und DR haben den Hauptteil des Manuskripts geschrieben. JE informierte über technische agronomische Aspekte. JG leitete das Innovationsprojekt, das diese Forschung finanzierte. Alle Autoren haben das Dokument überarbeitet und die eingereichte Version genehmigt.
Förderung
Finanzielle Unterstützung wurde vom spanischen Ministerium für Landwirtschaft, Fischerei und Ernährung durch das Innovationsprojekt „Anpassung des Steinobstsektors an den Klimawandel“ (REF: MAPA-PNDR 20190020007385) und durch PRIMA, ein Programm, das im Rahmen von H2020, dem Rahmen der Europäischen Union, unterstützt wird, bereitgestellt Programm für Forschung und Innovation („AdaMedOr“-Projekt; Fördernummer PCI2020-112113 des spanischen Ministeriums für Wissenschaft und Innovation).
Conflict of Interest
Die Autoren erklären, dass die Untersuchung in Abwesenheit von kommerziellen oder finanziellen Beziehungen durchgeführt wurde, die als möglicher Interessenkonflikt ausgelegt werden könnten.
Hinweis des Herausgebers
Alle in diesem Artikel geäußerten Ansprüche sind ausschließlich die der Autoren und stellen nicht notwendigerweise die ihrer angeschlossenen Organisationen oder die des Herausgebers, der Herausgeber und der Gutachter dar. Alle Produkte, die in diesem Artikel bewertet werden, oder Behauptungen des Herstellers werden vom Herausgeber nicht garantiert oder unterstützt.
Anerkennungen
Wir danken allen Mitgliedern der spanischen operativen Gruppe „Anpassung des Steinobstsektors an den Klimawandel“ (FECOAM, FECOAV, ANECOOP, Frutaria, Basol Fruits, Fundación Universidad-Empresa de la Región de Murcia, Fundación Cajamar) für ihren wertvollen Beitrag die Projektentwicklung. Wir danken AEMET für die auf seiner Webseite verfügbaren Daten (http://www.aemet.es/es/serviciosclimaticos/cambio_climat/datos_diarios).
Ergänzungsmaterial
Das Ergänzungsmaterial zu diesem Artikel finden Sie online unter: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2022.842628/full#supplementary-material
Ergänzende Abbildung 1 | Korrelation zwischen mittleren kumulierten Portionen und Kühleinheiten für das aktuelle Szenario in allen Wetterstationen.
Ergänzende Abbildung 2 | Korrelation zwischen mittlerer akkumulierter GDH für Anderson- und Richardson-Modelle für das aktuelle Szenario in allen Wetterstationen.
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Stichwörter: Prunus, Steinobst, Anpassung, Kälteakkumulation, Phänologie, Frostrisiko, Sortenwahl, agroklimatische Metriken
Zitat: Egea JA, Caro M, García-Brunton J, Gambín J, Egea J und Ruiz D (2022) Agroklimatische Metriken für die wichtigsten Steinobstanbaugebiete in Spanien in aktuellen und zukünftigen Klimawandelszenarien: Implikationen aus adaptiver Sicht. Vorderseite. Plant Sci. 13:842628. doi: 10.3389/fpls.2022.842628
Empfangen: 23 Dezember 2021; Akzeptiert: 02 Mai 2022;
Veröffentlicht am: 08 Juni 2022.
Bearbeitet von:Hisayo Yamane, Universität Kyoto, Japan
Rezensiert von:Liang Guo, Northwest A&F University, China
Kirti Rajagopalan, Washington State University, USA
Urheberrecht © 2022 Egea, Caro, García-Brunton, Gambín, Egea und Ruiz. Dies ist ein Open-Access-Artikel, der unter den Bedingungen des veröffentlicht wird Creative Commons Attribution-Lizenz (CC BY). Die Verwendung, Verbreitung oder Vervielfältigung in anderen Foren ist gestattet, vorausgesetzt, der / die ursprüngliche Autor (en) und der / die Urheberrechtsinhaber werden gutgeschrieben und die ursprüngliche Veröffentlichung in dieser Zeitschrift wird gemäß der anerkannten akademischen Praxis zitiert. Eine Verwendung, Verbreitung oder Vervielfältigung, die diesen Bedingungen nicht entspricht, ist nicht gestattet.
*Korrespondenz: Jose A. Egea, jaegea@cebas.csic.es; David Ruiz, druiz@cebas.csic.es
Eine Quelle: https://www.frontiersin.org