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Natürliche Ressourcen und Ökosystemleistungen sind unsere Lebensgrundlagen. Ihre Nutzung kann durch Erhöhung der Ressourceneffizienz optimiert werden. Zahlreiche Indikatoren zur Beschreibung der Inanspruchnahme natürlicher Ressourcen weisen allerdings darauf hin, dass trotz erhöhter Effizienz, Nachhaltigkeitsgrenzen überschritten werden. Dieser Bericht präsentiert einen methodischen Ansatz der mehrdimensionalen Bewertung der Inanspruchnahme natürlicher Ressourcen bei der Biomassebereitstellung. Dazu wurden zunächst Ansätze zur Effizienzbewertung der Biomassebereitstellung und Landnutzung sowie bestehende Konzepte zur Bewertung von Ökosystemleistungen erfasst und analysiert. Der Bericht stellt einen im Vorhaben entwickelten methodischen Ansatz zur Bewertung der Ressourceneffizienz der Biomassebereitstellung anhand von Beispielen aus der Land- und Forstwirtschaft vor, die nachhaltige Ressourcenleistung. Diese ergibt sich aus der in einem gemeinsamen Bezugssystem skalierten Inanspruchnahme natürlicher Ressourcen und dem normalisierten Nutzen von Ökosystemleistungen. Zur Anwendung und zum Test des Ansatzes wurden für die Umweltdimensionen Luft, Wasser, Boden und Biodiversität verschiedene Indikatoren ausgewählt. Mit Hilfe von Modellen wurden beispielhaft verschiedene Produktionssysteme aus der Land- und Forstwirtschaft simuliert und alternative Szenarien anhand des Ansatzes bewertet. Szenarien des Pflanzenbaus und der Tierhaltung beschreiben einen Intensitätsgradienten von der konventionellen Marktfrucht- und Milchproduktion zu extensiveren Varianten und die Auswirkungen auf Humusbilanz, Stickstoffsaldo und anderen Umweltindikatoren. Beispiele aus der Forstwirtschaft betrachten den möglichen Waldumbau von Nadelbaumbeständen und Naturschutzszenarien in Buchenwäldern und Änderungen in Produktivität, Totholzvorräten, Bestandesstrukturen und weiteren Indikatoren. Die nachhaltige Ressourcenleistung erlaubt eine Differenzierung und Bewertung der vorgestellten Szenarien. Dabei kommt der Skalierung der Indikatoren eine wichtige Rolle zu. Annahmen zu Grenz- und Schwellenwerten bei der Skalierung müssen transparent und der Bewertungsmaßstab einheitlich sein, sollen Produktionssysteme und Szenarien untereinander und über die Zeit bezüglich ihrer nachhaltigen Ressourcenleistung miteinander verglichen werden.

Autonomous equipment for crop production is on the verge of technical and economic feasibility, but government regulation may slow its adoption. Key regulatory issues include requirements for on-site human supervision, liability for autonomous machine error, and intellectual property in robotic learning. As an example of the impact of regulation on the economic benefits of autonomous crop equipment, analysis from the United Kingdom suggests that requiring 100% on-site human supervision almost wipes out the economic benefits of autonomous crop equipment for small and medium farms and increases the economies-of-scale advantage of larger farms.

Autonomous equipment for crop production is on the verge of technical and economic feasibility, but government regulation may slow its adoption. Key regulatory issues include requirements for on-site human supervision, liability for autonomous machine error, and intellectual property in robotic learning. As an example of the impact of regulation on the economic benefits of autonomous crop equipment, analysis from the United Kingdom suggests that requiring 100% on-site human supervision almost wipes out the economic benefits of autonomous crop equipment for small and medium farms and increases the economies-of-scale advantage of larger farms.

Autonomous equipment for crop production is on the verge of technical and economic feasibility, but government regulation may slow its adoption. Key regulatory issues include requirements for on-site human supervision, liability for autonomous machine error, and intellectual property in robotic learning. As an example of the impact of regulation on the economic benefits of autonomous crop equipment, analysis from the United Kingdom suggests that requiring 100% on-site human supervision almost wipes out the economic benefits of autonomous crop equipment for small and medium farms and increases the economies-of-scale advantage of larger farms.

AbstractAutonomous equipment for crop production is on the verge of technical and economic feasibility, but government regulation may slow its adoption. Key regulatory issues include requirements for on‐site human supervision, liability for autonomous machine error, and intellectual property in robotic learning. As an example of the impact of regulation on the economic benefits of autonomous crop equipment, analysis from the United Kingdom suggests that requiring 100% on‐site human supervision almost wipes out the economic benefits of autonomous crop equipment for small and medium farms and increases the economies‐of‐scale advantage of larger farms.