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Py-GAS-EM

Name

Py-GAS-EM

Version des Modells

Commit 3c936950 im branch "projection_report_2025" im Thuenen Gitlab repository "pygasem" (nicht öffentlich).

Betreibende Organisation

Thünen-Institut für Agrarklimaschutz

Zweck des Modells

Py-GAS-EM ist das Berechnungsmodell zur nationalen Treibhausgasberichterstattung für den Sektor Landwirtschaft (gemäß UN-Klimarahmenkonvention, Verordnung (EU) 2018/1999 https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/PDF/?uri=CELEX:32018R1999, Bundesklimaschutzgesetz). Es setzt IPCC-Richtlinien (IPCC 2006: https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/vol4.html, IPCC 2019: https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2019rf/vol4.html) und andere Vorgaben (wie Beschlüsse der UNFCCC Conference of the Parties oder aus EU-Recht) um.

Akteure

Pygasem modelliert keine Akteure, sondern Emissionen von Luftschadstoffen und Treibhausgasen aus der Landwirtschaft.

Dokumentation

Nationales Inventardokument, https://unfccc.int/ghg-inventories-annex-i-parties/2024

Methodenwiki, https://git-dmz.thuenen.de/vos/emissionsagriculture2025/-/wikis/home (zugänglich ab 15.03.2025)

Räumliche Abdeckung

Das Modell deckt Deutschland ab und rechnet auf der Ebene von Landkreisen.

Zeithorizont

Der Zeithorizont ist variabel. Für die Emissionsberichterstattung werden die Emissionen zurück bis in das Jahr 1990 berechnet. Die Projektionen mit Py-GAS-EM werden momentan bis zum Jahr 2050 berechnet.

Zeitliche Auflösung

Der Zeitschritt in Py-GAS-EM beträgt ein Jahr. Prozesse auf kürzeren Zeitskalen (wie z.B. interannuelle Schwankungen von Tierbeständen oder die witterungsabhängige Ausbringung von Wirtschaftsdünger) können mangels differenzierterer Daten nicht abgebildet werden. Die jahresübergreifende Vorratshaltung synthetischer Dünger wird durch eine zeitlich übergreifende Mittelung der Eingangsdaten approximiert.

Konzeptionelle Gestaltungsprinzipien

Py-GAS-EM ist ein Programm zur Berechnung gas- und partikelförmiger Emissionen aus Tierhaltung und Pflanzenbau in der Landwirtschaft.

Die Eingangsdaten und Ergebnisse der Berechnungen werden in einer PostgreSQL-Datenbank gehalten.

Zur Emissionsberechnung mit dem Py-GAS-EM-Modell wird das System Landwirtschaft im Sinne der IPCC-Berichterstattung definiert. Es umfasst die Bereiche „Nutztierhaltung“ (Emissionen aus Verdauung und Wirtschaftsdünger-Management) sowie „landwirtschaftlich genutzte Böden“. Die Methoden zur Emissionsberechnung beruhen auf den Vorgaben der entsprechenden Konventionen und den aktuellen Regelwerken: IPCC 2006: https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/vol4.html, IPCC 2019: https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2019rf/vol4.html, EMEP 2023: https://www.eea.europa.eu/en/analysis/publications/emep-eea-guidebook-2023

Bei der Berechnung folgt das Modell dem Massefluss durch das System Landwirtschaft: Vom Energiebedarf der Nutztiere über die Futteraufnahme, die Ausscheidungen im Stall, die Lagerung des Wirtschaftsdüngers, sowie die Ausbringung von Wirtschaftsdüngern, Gärresten und Mineraldüngern.

Methodischer/mathematischer Ansatz

Siehe Nationales Inventardokument, Kapitel 5.1.2 (National Inventory Document https://unfccc.int/ghg-inventories-annex-i-parties/2024). Für ausführliche Beschreibung, siehe Methodenwiki (https://git-dmz.thuenen.de/vos/emissionsagriculture2025/-/wikis/home, verfügbar ab 15.03.2025).

Die Berechnung der Emissionen folgt dem Massefluss durch das System Landwirtschaft, wobei bei jedem Zwischenschritt Emissionen entstehen.

OpenSource

Das Modell ist bisher nicht Open Source. Es wären einige Vorarbeiten notwendig, um das Modell Open Source zu stellen. Dazu gehört die Bereitstellung einer Datenbank mit Input-Daten, die Sicherstellung von IT-Sicherheit (z.B. Prävention von SQL-Injection-Angriffen) und die Überarbeitung der Code-Dokumentation, um sie allgemeinverständlicher zu machen. Bisher standen dazu keine ausreichenden Resourcen zur Verfügung. Des Weiteren sind einige der bisherigen Eingangsdaten vertraulich.

Parameter

Parameter werden generell konform zu den IPCC Guidelines gewählt (IPCC 2006, 2019). In einigen Fällen wurden Parameter in wissenschaftlichen Studien abgeleitet. Eine Dokumentation aller verwendeten Parameter findet sich im Methodenwiki (https://git-dmz.thuenen.de/vos/emissionsagriculture2025/-/wikis/home).

Programmiersprache

Python

Programmtechnische Gestaltungsprinzipien

Das Modell Py-GAS-EM deckt den CRT Sektor 3 Landwirtschaft ab. Die Teilmodule entsprechen den CRT Kategorien 3A = Emissionen aus enterischer Fermentation, 3B = Emissionen aus dem Wirtschaftsdüngermanagement, 3D = Emissionen aus landwirtschaftlich genutzten Böden. Schnittstellen zu anderen Modellen sind die Aktivitätsdaten aus der Abfallmodellierung (Kompostmengen die auf landwirtschaftlichen Flächen ausgebracht werden) sowie die Nutzung organischer Böden aus dem LULUCF-Sektor.

Datenimport und -export ist über eine Schnittstelle zu einer PostgreSQL-Datenbank implementiert.

Räumliche Auflösung

Das Modell rechnet räumlich auf der Ebene von Landkreisen.

Sektoren

Es wird ausschließlich der Landwirtschafts-Sektor (CRT 3) modelliert.

Software

Programmierumgebung: VS Code

Versionskontrolle: GitLab

Datenbank: PostgreSQL und pgadmin

Zusammenstellung und Ausgabe von Ergebnissen: Microsoft Excel

Techniken

Es wird der gesamte Landwirtschaftssektor-Sektor (CRT 3) modelliert, mit Ausnahme von: Lachgasemissionen aus Mineralisierung von SOC in landwirtschaftlichen Böden (CRT 3.D.a.5, CRT 3.D.a.6, Teil von CRT 3.D.b.2), diese werden von LULUCFmod modelliert und an Py-GAS-EM übergeben.

Treibhausgasemissionen

CO2, CH4, N2O

Unsicherheit

Unsicherheiten entstehen strukturell durch die Modellansätze, durch die Eingangsdaten zur Tierhaltung und Flächennutzung, durch Inter- und Extrapolation, durch die Unsicherheit der Eingangsdaten zur Emissionsberechnung (z.B. Emissionsfaktoren). Das Modell hat bisher aus Performancegründen noch keine eigene Unsicherheitsberechnung implementiert. Unsicherheiten werden für die Treibhausgasberichterstattung durch die vereinfachten IPCC-Ansätze fortgeplanzt.

Wesentliche endogene und exogene Strukturen/Variablen

Exogene Variablen:

  • Tierzahlen Nutztiere
  • Leistung Nutztiere
  • Haltungsverfahren Nutztiere
  • Lagerungsverfahren Wirtschaftsdünger
  • Ausbringungsverfahren Wirtschaftsdünger
  • Anbauflächen
  • Mineraldüngerverkäufe
  • Emissionsfaktoren (teilweise)

Endogene Variablen:

  • Energiebedarf Nutztiere
  • Futteraufnahme Nutztiere
  • N-Ausscheidung Nutztiere
  • Treibhausgasemission
  • Luftschadstoffemission
  • Emissionsfaktoren (teilweise)

Wesentliche Konzepte und Annahmen

Die Landwirtschaftliche Subsysteme umfassen:

  • Subsystem „Boden/Pflanze“: Primärproduktion;
  • Subsystem „Tier“: Stoffwechsel-Vorgänge im Tier;
  • Subsystem „Wirtschaftsdünger-Management“: Stallungen, Lagerung von Wirtschaftsdüngern und deren Aufbereitung (z.B. Biogas-Anlagen);
  • Subsysteme „Oberflächen und Grundwässer“ sowie landwirtschaftlich beeinflusste Subsysteme „natürliche und naturnahe Flächen“.

Flüsse von Futtermitteln zwischen dem Subsystem „Boden/Pflanze“ und dem Subsystem „Tiere“ werden im Modell nicht explizit berechnet; bei der Tierfütterung wird davon ausgegangen, dass die erforderlichen Futtermengen vorhanden sind.

Einstreu wird als Stroh angesehen; die im Subsysten „Tiere“ durch Einstreu eingebrachten N-Mengen werden im Subsystem Boden/Pflanze abgezogen. N-Einträge auf und in Böden führen zu N-Flüssen in nicht-landwirtschaftliche Systeme: Oberflächenabfluss in Oberflächenwässer und durch Auswaschung in Oberflächen- und Grundwässer. Sie verursachen dort z.B. die Bildung von N2O. Die Konventionen ordnen diese indirekten Emissionen der Landwirtschaft als Quelle zu. Die Emissionen reaktiver N-Verbindungen (NH3, NO) werden über die Luft verfrachtet, deponiert und greifen dort in die N-Dynamik der Böden ein. Sie führen dort schließlich zur Bildung von N2O. Auch diese indirekten N2O-Emissionen werden der Quelle „Landwirtschaft“ zugeordnet.

Modellierungsprozess

Datenflüsse im Kontext des Modellierungsprozesses von Py-GAS-EM

Dieser Graph zeigt woher (und wieviele) Datensätze direkt oder indirekt in Py-GAS-EM fließen.

flowchart LR
classDef default text-decoration:none
capri["CAPRI"]
click capri href "/Modell/capri/"
capri__pygasem(["1"])
click capri__pygasem href "/Modellierungsprozess/capri__pygasem/"
pygasem__powerflex(["10"])
click pygasem__powerflex href "/Modellierungsprozess/pygasem__powerflex/"
pygasem__output(["17"])
click pygasem__output href "/Modellierungsprozess/pygasem__output/"
input__pygasem(["5"])
click input__pygasem href "/Modellierungsprozess/input__pygasem/"
parametrisierungstabelle(["Instrumentenausgestaltung für die Treibhausgas-Projektionen 2025 (Datentabelle)"])
click parametrisierungstabelle href "/Datensatz/parametrisierungstabelle/"
datentabelle(["Datentabelle für die Treibhausgas-Projektionen 2025 für Deutschland"])
click datentabelle href "/Datensatz/datentabelle/"
pygasem["Py-GAS-EM"]
click pygasem href "/Modell/pygasem/"
style pygasem fill:#9d579a,stroke:#9d579a;
input(("Eingangsdaten"))
instrumentenwirkung(["Treibhausgasminderungswirkung der Instrumente der Treibhausgas-Projektion 2025 für Deutschland (Datentabelle)"])
click instrumentenwirkung href "/Datensatz/instrumentenwirkung/"
powerflex["PowerFlex"]
click powerflex href "/Modell/powerflex/"
enusem["ENUSEM"]
click enusem href "/Modell/enusem/"
pygasem__enusem(["8"])
click pygasem__enusem href "/Modellierungsprozess/pygasem__enusem/"
output(("Ergebnisdaten"))
input --> input__pygasem
parametrisierungstabelle --> pygasem
pygasem --> pygasem__enusem
capri__pygasem --> pygasem
input__pygasem --> pygasem
pygasem__output --> output
pygasem__powerflex --> powerflex
pygasem --> pygasem__output
pygasem --> instrumentenwirkung
pygasem__enusem --> enusem
pygasem --> datentabelle
pygasem --> pygasem__powerflex
capri --> capri__pygasem

Direkte Datenflüsse zu Py-GAS-EM

Dieser Graph zeigt an, welche Datensätze direkt in Py-GAS-EM fließen oder durch Py-GAS-EM ausgegeben werden.

flowchart LR
classDef default text-decoration:none
parametrisierungstabelle(["Instrumentenausgestaltung für die Treibhausgas-Projektionen 2025 (Datentabelle)"])
click parametrisierungstabelle href "/Datensatz/parametrisierungstabelle/"
interface_3_landwirtschaft_mms(["MMS Interface zwischen ENUSEM und Py-GAS-EM"])
click interface_3_landwirtschaft_mms href "/Datensatz/interface_3_landwirtschaft_mms/"
datentabelle(["Datentabelle für die Treibhausgas-Projektionen 2025 für Deutschland"])
click datentabelle href "/Datensatz/datentabelle/"
pygasem["Py-GAS-EM"]
click pygasem href "/Modell/pygasem/"
style pygasem fill:#9d579a,stroke:#9d579a;
interface_3_landwirtschaft_mwms(["MWMS Interface zwischen ENUSEM und Py-GAS-EM"])
click interface_3_landwirtschaft_mwms href "/Datensatz/interface_3_landwirtschaft_mwms/"
pygasem_inputdaten_landwirtschaft_zukunft(["Landwirtschaft Zukunft"])
click pygasem_inputdaten_landwirtschaft_zukunft href "/Datensatz/pygasem_inputdaten_landwirtschaft_zukunft/"
instrumentenwirkung(["Treibhausgasminderungswirkung der Instrumente der Treibhausgas-Projektion 2025 für Deutschland (Datentabelle)"])
click instrumentenwirkung href "/Datensatz/instrumentenwirkung/"
pygasem_output_emissionen(["Ergebnisse Projektion der Treibhausgasemissionen im Sektor Landwirtschaft"])
click pygasem_output_emissionen href "/Datensatz/pygasem_output_emissionen/"
pygasem_inputdaten_landwirtschaft_vergangenheit(["Landwirtschaft Eingangsdatensatz"])
click pygasem_inputdaten_landwirtschaft_vergangenheit href "/Datensatz/pygasem_inputdaten_landwirtschaft_vergangenheit/"
interface_3_landwirtschaft_mms --> pygasem
pygasem_inputdaten_landwirtschaft_zukunft --> pygasem
interface_3_landwirtschaft_mwms --> pygasem
pygasem --> interface_3_landwirtschaft_mms
pygasem --> interface_3_landwirtschaft_mwms
pygasem --> datentabelle
pygasem --> instrumentenwirkung
pygasem --> pygasem_output_emissionen
pygasem_inputdaten_landwirtschaft_vergangenheit --> pygasem
parametrisierungstabelle --> pygasem