Agrar-, Boden- und Lebensmittelwissenschaft für Klima- und Natur-Governance
Agricultural science explains how crops, livestock, soils and farmingSystemerespond to climate, water and policy. In this field it links food and water governance, showing how support, irrigation rules and land rights shape production, water use and the exposure of farmers to drought.
What agricultural, soil and food science does here.
Agricultural science studies crop and livestock production, soil processes and foodSysteme. It explains how weather, pests,soil degradationand markets combine to affect yields and food availability. In climate and hazards, biodiversity and nature, water and food and agriculture, agricultural assessment supportsFrühwarnungof food shortages, crop insurance design and adaptation planning. It connects climate, water and trade risks to nutrition and price stability. The canonical description is ondas MINT-Gemeingut.
Irrigation and crop choice
Crop water requirements and yield responses are compared across support regimes to show how policy shapes water demand in scarce basins.
Drought impact on yields
Crop models and observed yields estimate harvest losses under drought scenarios, giving reserve and trade authorities evidence of exposure.
Smallholder adaptation options
Field trial and survey evidence on drought-tolerant varieties, water harvesting and soil management is reviewed with the conditions for uptake stated.
03Geografie
Growing conditions in the Andes.
Crop greenness, root-zone soil moisture, plant growth and population density over the Andes, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
Die interaktive Karte benötigt JavaScript; die Ebenenliste und die Quellen finden Sie unten.
Satelliten-Grünindex über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum; ein Indikator für den Zustand von Feldfrüchten und Weideland, keine Ertragsschätzung und keine Warnung vor Ernährungsunsicherheit.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Modell mit assimilierten Satellitendaten. Satelliten- oder Modellraster, wie vom Anbieter veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Abrufunsicherheit hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Modelliert (jüngster 8-Tage-Zeitraum, den GIBS veröffentlicht)
Zensusbasierte Schätzung der Einwohner pro Quadratkilometer im Jahr 2020, als Kontext der Exposition gezeigt; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Modelliert (jüngstes von GIBS veröffentlichtes Jahr)
Quelle
MODIS Terra und Aqua Landbedeckung (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
jährlich; Satellitenklassifikation; jüngstes von GIBS veröffentlichtes Jahr
Neueste zum Zeitpunkt der Erstellung
2024-01-01
Beschluss
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Satellitengestützte Landbedeckungsklassen für das angezeigte Jahr, einschließlich Ackerland; eine Klassifikation mit bekannten Fehlern, kein Landwirtschaftsregister.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet (anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken)
8 Tage; Satelliten-8-Tage-Komposit; anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken
Neueste zum Zeitpunkt der Erstellung
2026-09-14
Beschluss
Raster von etwa 1 km
Unsicherheit
Satellitengestützte Oberflächentemperatur des Bodens über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator der Hitzeexposition; weder Lufttemperatur noch Hitzeindex noch Hitzewarnung.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Tastatur, bei fokussierter Karte
Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, um zu zoomen
Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.
Growing conditions, framed on the Andes.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.
We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified).Offene Daten der NASA
We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified).Offene Daten der NASA
MODIS-Landprodukte (Vegetationsindizes, Bruttoprimärproduktion, Landbedeckung), NASA LP DAAC und LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
SMAP-Level-4-Bodenfeuchte und Schneemasse, NASA Global Modeling and Assimilation Office; bereitgestellt vom NASA National Snow and Ice Data Center DAAC; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Offene Daten der NASA
Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
Observed (EO): NASA SMAP. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
Live: Ereignisse des U.S. Geological Survey sind Hinweise, keine behördlichen Warnungen.
NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
Abflussvorhersage für Flüsse, 30 Tage mit Spannweite (GloFAS über Open-Meteo): Enthält modifizierte Informationen des Copernicus Emergency Management Service 2026; keine Hochwasserwarnung.
Vergangenes Jahr, Tagestemperatur (ERA5 über Open-Meteo): enthält veränderte Informationen des Copernicus Climate Change Service 2026.
Vergangenes Jahr, tägliche Temperatur und Sonnenschein (NASA POWER): Diese Daten stammen aus dem POWER-Projekt des NASA Langley Research Center (LaRC), finanziert über das Programm NASA Earth Science/Applied Science..
Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Optionale Ebenen (14 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen beim Einschalten den Quellenvermerk ihres Anbieters auf der Karte und hier; Vorhersagen sind Modellausgaben, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.
Ebenen und Daten
Vegetationsgrün (NDVI), gleitend über 8 Tage: MODIS Terra NDVI, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
Bodenfeuchte im Wurzelraum, 0 bis 100 cm: SMAP Level 4, NASA NSIDC DAAC · 11. Okt. 2026
Bruttoprimärproduktion, 8-Tage-Summe: MODIS Aqua GPP (MYD17), NASA LP DAAC · 30. Sep. 2026
Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
Landbedeckungstyp (IGBP), jährlich: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
Datasets and records used by agricultural, soil and food science on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed indem Quellenregister.
Daten
Rolle
Kennzeichnung
FAOSTAT production and yield
Agricultural output
Veröffentlichte Statistiken
Crop model outputs
Scenario yields
MODELLIERT
Household and farm surveys
Practices and outcomes
BEOBACHTET
OECD producer support estimates
Policy incentives
GESCHÄTZT
05Monitoring
Field sampling.
Die Ansicht, die ein Team nutzen würde, um diese Methode zu verfolgen: ihre Messgrößen, Zustände und Entscheidungen. Namen sind Beispiele, Werte sind illustrativ.
Field sampling
Climate and nature governance · Agricultural, soil and food · Run R-8370
Three sites overdueGRF · Klima- und Natur-Governance
Sampling sites
red: result above guideline
Latest results
S-11
Basin
7.8
6
Darüber
S-48
Entitäten
11.8
7
Darunter
S-49
Umsetzung
5.1
10
Darüber
S-49
Adaptation
11.8
10
Darunter
Trend at selected site
Field sampling: the screen’s structure, terms and states for Climate and nature governance.Beispielnamen und beispielhafte Werte; ein Entwurf, kein Eintrag und kein Live-System.
06Validierung
Wie Ergebnisse geprüft werden.
Crop models are compared with observed yields across sites and seasons. Replicated field trials and multi-model intercomparisons test robustness.
Prüfen
Wie es gemacht wird
Yield gap context
Yield comparisons state soil, climate and input conditions
Model ensemble
Crop model results are reported across several models
Survey representativeness
Farm survey results state sampling and weighting
Models often omit management practices, pests and extreme events that drive actual losses. Smallholder systems are underrepresented in data.
07Entscheidungsmodell
Which sectors a disruption reaches, and for how long.
How far a disruption spreads through the economy and how much faster recovery shortens it, to set priorities for continuity and support measures. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Andes; the model itself is not tied to a place.
Steuerung
Zuerst getroffener Sektor (Position in der Liste)
0
Größe des Schocks
30 % seiner Produktion
Dauer des Schocks
30 days
Erholungsrate
0.08 pro Tag
Simulierte Tage
180 days
Messwerte
Entgangene Leistung über den Zeitraum
0.56% of a year’s output
Gesamt zu direkt (Multiplikator)
1.89 times
Am stärksten betroffener anderer Sektor
Wholesale and retail
Ihre maximale Funktionsunfähigkeit
3.9%
Zahlen, Methoden und Quellen
Sektor
Maximale Inoperabilität (%)
Produktionsgewicht (%)
Farming
30.26
8.6
Fertiliser and inputs
2.34
13.3
Lebensmittelverarbeitung
2.16
20.2
Verkehr
0.36
23.7
Wholesale and retail
3.95
14.7
Energie
3.82
19.5
Methoden
Input-Output-Analyse Leontief (1936); Miller and Blair (2009), Input-Output Analysis, Cambridge University Press
Inoperabilitäts-Input-Output-Modell Haimes and Jiang (2001), Journal of Infrastructure Systems 7
Dynamische Funktionsunfähigkeit und Wiederherstellung Lian and Haimes (2006), Systems Engineering 9
Fächer der Unsicherheit (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Daten
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
Seehäfen Natural Earth
Maritime Engpässe Nexus (benannte Meerengen und Kanäle an ihren veröffentlichten Koordinaten)
Eisenbahnen Natural Earth
Hauptstraßen Natural Earth
Which sectors a disruption reaches, and for how long. Illustrative teaching model: it runs on the values set by the controls, not on measured data. Methods: Input-output analysis (Leontief (1936); Miller and Blair (2009), Input-Output Analysis, Cambridge University Press); Inoperability input-output model (Haimes and Jiang (2001), Journal of Infrastructure Systems 7); Dynamic inoperability and recovery (Lian and Haimes (2006), Systems Engineering 9).
Über die sechs Säulen, unter Leitung von Nexus Consortium
Die Schritte, die ein Instrument vom Mandat bis zur Evaluierung durchläuft, jeweils mit der Säule, die es durchführt, und den Entscheidungen, die bei der Behörde bleiben. Lehrmodell mit ausdrücklich genannten illustrativen Werten, keine Vorhersage. Die Karte auf dieser Seite zeigt die Anden; das Modell selbst ist nicht an einen Ort gebunden.
Mandat und ProblemrahmungZuständige Behörde (außerhalb des Programms) Eine zuständige Behörde rahmt Problem und Mandat nach ihren eigenen Regeln. Howlett, Ramesh und Perl (2009)
Evidenz und SystemmodellFoundry Das System wird mit seinen Rückkopplungen, Daten und angegebenen Grenzen modelliert. OECD (2014), Grundsatz 2
Optionen mit Szenarien bewertetFoundry Instrumente werden unter Szenarien verglichen, mit ausgewiesener Unsicherheit. Hood (1983)
Übung mit BeteiligtenUniversum Die Optionen werden in einer Übung mit denen erprobt, die sie umsetzen und tragen würden. OECD (2014), Grundsatz 3
Standard oder Leitfaden entworfenNexus Standards Was funktioniert, wird als Standard oder Leitfaden kodifiziert und zur Kommentierung geöffnet. Verfahren von Nexus Standards
Entscheidung der BehördeZuständige Behörde (außerhalb des Programms) Die Behörde entscheidet außerhalb des Programms auf Grundlage der aktenkundigen Evidenz. Howlett, Ramesh und Perl (2009)
Kapazität und SchulungRisk Academy Wer umsetzt, wird zum beschlossenen Instrument und seinen Daten geschult. Sendai-Rahmenwerk für Katastrophenvorsorge (2015), Priorität 2
Überwachung und öffentlicher BerichtBerichte Indikatoren werden mit Quellen, Grenzen und Korrekturen veröffentlicht. OECD (2014), Grundsatz 5
Evaluierung und ÜberarbeitungNexus Standards Die Ergebnisse fließen in den Standard und das Modell zurück: Der Zyklus schließt sich. Howlett, Ramesh und Perl (2009)
Methoden
Politikzyklus Howlett, Ramesh und Perl (2009), Studying Public Policy, Oxford University Press
Steuerung kritischer Risiken OECD (2014), Recommendation of the Council on the Governance of Critical Risks
Layered drawing of directed graphsSugiyama, Tagawa und Toda (1981), IEEE SMC 11
Vom Mandat zur Evaluierung, nach Säulen: die Schritte wie erfasst, jeweils mit ihrer Säule; Quellen wie bei jedem Schritt angegeben.
Über die sechs Säulen, unter Leitung von Nexus Consortium
Assembled from theNexus Standardsarea profileKlimaanpassung und Transitionsrisiko: the hazards it names, theSystemeand communities that carry the loss, the controls and institutions that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating event and step through the cascade to see where mandates meet and which decisions fall to whom. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise for dialogue, not a forecast, an assessment or a position. To model a place of your own choosing, open the fullSystem-Builder.
Who a decision on agricultural, soil and food science for climate and nature governance reaches.
The sectors a policy on agricultural, soil and food science for climate and nature governance has to coordinate: a choice in one ministry lands in the others.
Ecken auswählen · über Linien fahren6 / 15 Beziehungen
Signatur
Food and Biodiversity
Food gives biodiversity land conversion (0.6): the strongest relations between the sectors this subject joins.
W · E · I · F · H · B
Sektoren
4 von 6
Beziehungen
6 von 15
Kopplung
0.46 Anteil am Gesamten
Stärkste wirkende Beziehungen
Nahrung → Biodiversität · Landnutzungsänderung0.6
Wasser → Nahrung · Bewässerung0.8
Wasser → Biodiversität · ökologische Mindestabflüsse0.6
Nahrung → Gesundheit · Ernährung0.7
Lehrwerte für eine typische Stadtregion, keine Messungen für einen Ort. Kopplung ist die summierte Stärke der wirkenden Beziehungen als Anteil aller fünfzehn.
14Fragen
Fragen und Antworten.
What are the limits of agricultural, soil and food science in this field?
Models often omit management practices, pests and extreme events that drive actual losses. Smallholder systems are underrepresented in data.
Wie werden Ergebnisse geprüft?
Crop models are compared with observed yields across sites and seasons. Replicated field trials and multi-model intercomparisons test robustness.
Sind die Werte auf dieser Seite echt?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Die Instrumente, Mandate, Akteure und Rechenschaftsregelungen, mit denen Politikgestaltende, Diplomatinnen und Diplomaten oder Entwicklungsagenturen arbeiten, unter Angabe der Abkommen, die sie begründen. Die Strukturen folgen den genannten Rahmenwerken. Jeder dargestellte Stand oder Fortschritt ist illustrativ, keine Aufzeichnung.
Mandate und Vereinbarungen im Zeitverlauf
The agreements that set mandates and commitments on agricultural, soil and food science for climate and nature governance, from adoption to their current horizon.
1992UNFCCC und Übereinkommen über die biologische VielfaltVereinte Nationen
2015Sendai-Rahmenwerk für KatastrophenvorsorgeUNDRR
2015Agenda 2030 und die Ziele für nachhaltige EntwicklungVereinte Nationen
2015Übereinkommen von ParisUNFCCC
2022Globaler Biodiversitätsrahmen von Kunming-MontrealCBD
2023Erste globale Bestandsaufnahme im Rahmen des Übereinkommens von ParisUNFCCC
2030Horizont: Agenda 2030 und Sendai-Rahmenwerk für KatastrophenvorsorgeVereinte Nationen
Adoption years of the agreements named; the texts and their bodies are the authority. Chosen from the page’s fields.
Sendai-Rahmenwerk für Katastrophenvorsorge · UNDRRÜbereinkommen von Paris · UNFCCCAgenda 2030 und die Ziele für nachhaltige Entwicklung · Vereinte NationenInternationale Gesundheitsvorschriften · WHO
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Klima- und Natur-Governance
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