Der globale Wandel beeinträchtigt die Biodiversität und Ökosystemfunktionen in Agrarlandschaften durch den Klimawandel und die Nutzungsintensivierung sowie die Degradation von Lebensräumen. Um diesen negativen Effekten entgegenzuwirken, wurden verschiedene Maßnahmen zur Wiederherstellung von Ökosystemen und Landschaften (ELR) entwickelt. Allerdings fehlt es in der Renaturierungsökologie noch an einem tieferen Verständnis für die Schlüsselindikatoren beim Übergang in wiederhergestellte, resiliente Ökosysteme und Landschaften, an gut konzipierten Experimenten, welche Faktoren für den Erfolg oder Misserfolg von ELR-Maßnahmen zeigen, als auch an komplexen Analysen vorhandener Daten.

Ziel von AgriRestore ist es die Auswirkungen von ELR-Maßnahmen in Agrarlandschaften umfassend zu bewerten. In der extrem trockenen und teilweise sehr strukturarmen Agrarlandschaft Sachsen-Anhalts werden wir entlang eines Landschaftsgradienten in einem innovativen Ansatz Feld- mit Mesokosmos-Experimenten kombinieren und die Fernerkundung für eine räumliche Skalierung der Muster nutzen. Durch Meta-Analysen und Wissensgraphen werden außerdem vorhandene Studien synthetisiert sowie Nutzen, Risiken und Unsicherheiten von ELR-Maßnahmen bewertet. Durch den Vergleich von wiederhergestellten und degradierten Agrarökosystemen werden die Auswirkungen von ELR-Maßnahmen auf die ober- und unterirdische Biodiversität und die damit verbundenen Ökosystemfunktionen analysiert. Positive Langzeitwirkungen temporärer ELR-Maßnahmen werden durch die Kombination von Zeitreihen mit multiskaligen Fernerkundungsdaten erforscht. Durch neuartige analytische Ansätze werden die feldbasierten Ergebnisse synthetisiert und die Übertragbarkeit auf größere räumliche Skalen getestet.

Mit Fokus auf Synergien wird unsere Forschung einzigartige und umfangreiche Daten zu den Effekten von ELR-Maßnahmen liefern. Darauf aufbauend werden verschiedene Szenarien entwickelt und Schlüsselindikatoren für die erfolgreiche Wiederherstellung von resilienten Agrarökosystemen und Landschaften über räumliche und zeitliche Skalen hinweg abgeleitet.