sou · GVB360d10 · 2008-01-01 00:00:00 — SOU 2007:60 Bilaga B 24 97 Tabell 1.19 Spatiala fördelningsregler för respektive scenario, ATEAM A1 A2 A3 A4 Bakomliggande antagande om lokalisering Produktionen lokaliseras till optimala produktionsområden Viss grad av regional protektionism Bevara miljövänliga marker och optimera övrigt Inga arealminskning tillåts Fördelningsnyckel för att prognostisera förändring av jordbruksmark inom (som delas upp i sk ATEAM-celler) CAP definierar Less Favoured Areas (LFA). Nedskärningar sker först av LFA Relativa förändringar av totala jordbruksareal tillämpades lika för alla ATEAM-celler Gräsmarker tillåts ej förändras1. minskar först på LFA. Inga förändringar att fördela 1 Detta betyder att man har tillåtit överproduktion från gräsmarker och att man frångått de parametervärden för relativ överproduktion som redovisats. Någon redovisning av vad det nya antagandet, om oförändrad areal, innebär i form av överproduktion görs dock inte. Utifrån modellen kan man dock beräkna den relativa överproduktionen till 1,3 (2020), (2050) samt 2,4 (2080). Notera att detta är framtida överproduktion relativt basårets (). Det innebär att produktionen måste vara (1,3 * 1,1 = 1,4), , respektive högre än konsumtionen för att gräsmarksarealen skall bevaras oförändrad. Konsekvensen av arealfördelningskriterierna i Tabell 1.19 är att relativa minskning av är större än för som helhet. För gräsmarker är minskningen ungefär lika stor som för som helhet, eller något mindre, se tabell 1.20. Bilaga B 24 SOU 2007:60 98 Tabell 1.20 Effekter på åkermarksanvändning 2080, för , samt några utvalda exempel. Den relativa markanvändningen redovisas som procent av dagens. Det är oklart vad siffrorna för Europa+ hänvisar till. (ATEAM) 2000 (% av landareal) A1F1 % av areal relativ A2 % av areal relativ B1 % av areal relativ B2 % av areal) relativ 8.99 4.23 4.71 5.37 6.05 Europa+ 23.02 12.27 12.66 16.01 16.65 Jämförelseexempel Störst minskning Span. NL UK Belg. Tabell 1.21 Effekter på svensk gräsmarksanvändning 2080, för , samt några utvalda exempel. Den relativa markanvändningen redovisas som procent av dagens. Det är oklart vad siffrorna för Europa+ hänvisar till. (ATEAM) 2000 (% av landareal) A1F1 % av areal relativ A2 % av areal relativ B1 % av areal relativ B2 % av areal) relativ 17.51 7.47 7.68 17.50 12.65 Europa+ 17.23 8.50 7.19 10.56 Jämförelseexempel Störst minskning Span. * Minst minskning NL . *har väldigt lite gräsmarker initialt SOU 2007:60 Bilaga B 24 99 Inga av grödorna som tas upp i studien är nya för , men vissa är nya för vissa länder eller delar av länder. Således kommer vår- och höstvete bli ny gröda för norra och centrala . Majs blir ny gröda för S (11 t/ha), S (9), (10), (9), (6), (8), (8), (9), NW (7), Grekiska övärlden (6 t/ha). Solros blir ny gröda för S (4 t/ha), S (4), (4), (3), (4), (3), NW (2) och (3). Sojaböna blir ny gröda för (5 t/ha), (6), (5), NW (4) och NW (4). Höstraps blir ny gröda i och bomull i norra . ACCELERATES ACCELERATES modell utgår från att gårdens ekonomi avgör arealfördelningen, och förändringar i dessa förutsättningar styr förändringar i arealanvändningen. Rounsevell et al. (2002a, b) har utvärderat och föreslagit denna modell. De både utgår från och drar slutsatsen att företagen kan antas vara vinstmaximerande och att priser därmed har stor betydelse för markanvändningen. Modellen väljer den markanvändning som maximerar vinsten givet priser och andra restriktioner. Klimatet kommer in i modellen eftersom det påverkar produktiviteten och därmed produktionskostnaderna. Med en förändrad produktivitet förändras mängden resurser (arbetskraft, drivmedel, mark etc.) som åtgår per producerad enhet och därmed produktionskostnaderna. Tågordningen vid bestämningen av markanvändningen var: 1. Hur stor andel av ett område var urban? Denna mark tas bort. Vilka ytor kan odlas med en viss given hög lönsamhet. Dessa klassas som intensivt jordbruk 3. Beräkna produktionen från det intensiva jordbruket 4. Om den totala produktionen är större än efterfrågan så definieras överskottsland som urban. Om den totala produktionen är mindre än efterfrågan beräknas vilka ytor som kan odlas med en viss lägre lönsamhet 6. Definiera all övrig mark som övergiven vad avser jordbruk Bilaga B 24 SOU 2007:60 100 För respektive klimat och socioekonomiskt scenarium bestäms landanvändningen på motsvarande sätt (16) och sedan beräknas hur andelarna intensiv/extensiv/övergiven mark ändrats samt hur den odlade markens fördelning mellan åkermarksgrödor (arable crops) och gräsmarker (grasslands) ändrats. Val av gröda beräknas på gårdsnivå med modellen SFARMMOD. Val av gröda bestäms av dess lönsamhet. Profit tröskelvärdet för intensiv var /ha. En karaktäristisk respons hos modellen är att Grasslands gynnas av hög nederbörd, och i de fall temperaturen stiger och det blir torrare gynnas istället Arable ´därför att man har antagit att tillgång på vatten kan ordnas genom bevattning, vilket dock är kopplat till en kostnad som beaktas. samlade intensivt odlade jordbruksareal av är i ACCELERATES 2.9 Mha. Under antagandet att det inte skulle ske några socioekonomiska förändringar skulle klimatförändringarna (för A2-, A1- och B2-scenarierna) förbättra den svenska jordbruksmarkens konkurrenssituation och arealen öka till 3.54.3 Mha, se tabell 1.22. Den måttligare klimatförändringen i B1-scenariet skulle innebära att marginaliseras lite ytterliggare och arealen minskar till 2.6 Mha. Emellertid påverkar förändringar i de socioekonomiska förutsättningarna också arealanvändningen och om dessa förändringar också beaktas så blir det en ökning av arealen endast för A1scenariet där arealen ökar till 3.5 Mha. I A2 och B1 scenarierna minskar arealen till omkring 2.3 Mha medan jordbruk starkt marginaliseras i B2 scenariot, där endast 0.8 Mha blir kvar. Skälet till marginaliseringen i B2 är höga kostnader för insatsmedel i kombination med att låga skördeökningar motverkar effekten av högre produktpriser vilket sammantaget minskar marginella markers konkurrenskraft. Effekten av detta är att markerna med låg produktivitet inte blir lönsamma och därför inte kommer att användas för intensiv jordbruksproduktion. Ovanstående resultat uppnåddes när HadCM3-modellen använts för att prognostisera klimatförändringarna. Beroende på vilken GCM models klimatscenarium man antar kan resultatet bli det helt motsatta. För att testa känsligheten för typ av klimatmodell användes PCM-modellen (som ger en måttligare klimatförändring) för A2-scenariet. Resultatet blev, vilket också redovisas tabell 1.22, att arealen i reduceras kraftigt, till 1.1 Mha, under antagande om dagens socioekonomiska förutsättning. SOU 2007:60 Bilaga B 24 101 också de socioekonomiska förutsättningarna antas ändras enligt A2-scenariet så får en ökad areal till 3.5 Mha. Skälet till detta är att arealen för de stora jordbruksländerna (, , , , , , ) undantaget , minskar i detta scenarium. Tabell 1.22 Arealer intensiv jordbruksmark för olika scenarier, 2050. Miljoner hektar och procentuell förändring relativt 2000. (ACCELERATES) Nuvarande areal, milj. ha HadCM3 A1FI A2 B1 B2 PCM A2 Enbart klimatscenarier, milj ha (% förändring) EU15 2,9 137,7 4,3 (+48%) 166,8 (+21%) HadCM3 A1F1 3,7 (+28%) 159,6 (+16%) A2 2,6 (-) 154,5 (+12%) B1 3,5 (+21%) 157,8 (+15%) B2 1,1 (-) 141,4 (+3%) PCM A2 Klimat och socioekonomiska scenarier, milj ha (% förändring) EU15 2,9 137,7 3,5 (+21%) 100 (-) 2,3 (-) 136,8 (-) 2,2 (-) 140,6 (+2%) 0,8 (-) 144,5 (+5%) 3,5 (+21%) 121,9 (-) I ACCELERATES drar man den allmänna slutsatsen att effekten av enbart klimatförändringar är relativt liten jämfört med effekerna när också socioekonomiska förändringar inkluderats. Det kan noteras att för flera länder (som inte redovisas här) är skillnaderna orsakat av olika klimatmodeller större än skillnaderna orsakat av olika socioekonomiska scenarier. För hela pekar A1scenariet, inklusive socioekonomiska förändringar, mot en kraftig minskning av arealerna. Detta förklaras huvudsakligen av den stora ökningen i hektarskördar. De samlade effekterna på Europanivå (EU15) redovisas också i tabell 1.22. Om enbart klimatförändringen beaktas, dvs. om man antar samma socioekonomiska förhållanden som , ökar totala jordbruksareal (138 Mha 2020) . Ökningen är proportionell till temperaturhöjningen och 29 Mha för A1:s klimatscenarium, 22 Mha för A2, 20 Mha för B2 och minst för B1 (17 Mha) som har den minsta klimatförändringen. Ökningen av odlingsarealen i stod för av denna ökning. Om vi bortser från så bestod ordningen mellan de Bilaga B 24 SOU 2007:60 102 olika scenarierna i alla fall. En fråga som uppstår är: om ökning är överskattad ska denna överskattning fördelas ut på odling i andra länder? Och hur sker det? Frånsett , så är det som ökar sin areal mest i absoluta termer (34 Mha) och därefter och (1.5 Mha) och därefter (01.5 Mha). minskar sin areal mest (-2.5 till +1Mha), följt av (-1 till –0.5Mha). Om man dessutom beaktar de socioekonomiska förändringarna minskar samlade jordbruksareal för A1-scenariet med , men förblir i princip oförändrad för de övriga scenarierna (ökar några få % för B1 och B2). Bortsett från som fortfarande ökar sin areal otroligt mycket (1216 Mha; utom för B2 där det minskar med 1 Mha) står speciellt för de stora arealminskningarna (-16 Mha för A1, –9 Mha för A1 och –2.5 för B1) men också vad avser A1 och A2 scenarierna. har en stor minskning för A2 och B1 scenariot. För B1 får också betydande minskningar (-2 Mha). Allmänt för B1 och B2 är att jordbruksareal med lägst vinstmarginal i dagens förhållanden kommer att vara de som kommer få svårast att överleva när vinstmarginalerna krymper i samband med högre priser för insatsmedel och större krav för miljöhänsyn. I B2scenariet förväntas , och minska sin jordbruksareal mest (-4.5 till -2.5 Mha). I ACCELERATES modelleringen beräknas andelen av jordbruksmarken inom och kan avläsas från kartor. Modellen testades för nuvarande förhållanden, och enligt grova avläsningar från kartorna verkar skillnaden mellan modellens förutsägelser om dagens förhållanden vara större än de förutsedda förändringarna inom till 2050, vilket antyder problem i applicerbarheten av modellen på regional nivå Tabell 1.19. 1.7 Diskussion Jämförelse mellan ACCELERATES och ATEAM Den allmänna slutsatsen vad det gäller markanvändning i ATEAM är att arealen jordbruksmark kommer att minska kraftigt i i samtliga scenarier. I ACCELERATES, däremot är det bara A1-scenariet som förutsäger en minskning för klimatörändringar enligt HadCM3 (fig. 1.6). Denna minskning är i SOU 2007:60 Bilaga B 24 103 princip lika stor som enligt ATEAM. För övriga scenarier förutsägs endast marginella förändringar av arealen. Notera dock att klimatodellen PCM, som endast kombinerats med A2-scenariet, förutäger en arealminskning. Denna minskning är dock betydligt mindre än enligt ATEAMs A2-scenarium. Hur kan skillnaderna i resultat förklaras? Den faktor som påverar detta mest, i ATEAMs modell, är produktivitetsutvecklingen till följd av teknologisk utveckling. Liksom författarna till ATEAM påpekar så är förutsägelser om hur produktiviteten kommer att utvecklas svåra att göra och de är därmed mycket osäkra. Ett sätt att hantera osäkerheten i antagandena vore att göra en känsligetsanalys, men någon sådan redovisas inte2. Är det då någon skillnad i antagandena om teknologisk utveckling mellan modellerna? En jämförelse mellan dessa antaganden redovisades ovan i tabell 1.13. Där kan man notera att ACCELERATES, just för A1, har antagit en betydligt högre produktivitetsökning än ATEAM. Om samma produktivitetsökning (2.68 istället för 1.87) används i ATEAMs modell skulle detta resultera i en minskning av arealen för A1. För övriga scenarier är skillnaderna i antagandena mindre. Sammantaget innebär detta att det alltså inte är skillnaden i förväntad teknologisk utveckling som förklarar skillnaderna i modellernas resultat. Vidare skiljer sig antagandena vad det gäller förväntad effekt av klimatförändringarna på produktiviteten. ATEAM har utgått ifrån att den genomsnittliga effekten är i stort sett försumbar, se tabell 1.15, medan ACCELERATE, med några få undantag, utgår från produktivitetsförbättringar i hela . Utifrån ATEAMs modell borde ACCELERATES antaganden innebära än ännu kraftigare arealminskning än vad ATEAM kommit fram till. Eftersom resultaten av ATEAMs modell kan återskapas, på europeisk nivå kan man använda ACCELERATES antaganden i ATEAMs modell. Om ATEAMs modell beräknar markanvändningen utifrån ACCELERATES antaganden om teknologiförändringar (enligt tabell 1.13) och med ett antagande om 2 Det är dock möjligt att göra sådan utifrån den redovisade beskrivningen av modellen och de redovisade data. Beräkningen kan dock endast göras på europeisk nivå eftersom den exakta spatiala fördelningsprincipen inte kan härledas. För A1-scenariet har man har antagit att produktiviteten för spannmål kommer att öka , se tabell 1.12. Detta motsvarar genomsnittligt en årlig produktivitetsökning på och resulterar (i kombination med övriga antaganden) i en 50-procentig minskning av arealen. En känslighetsanalys visar att en årlig produktivitetsökning på skulle leda till minskning av arealen och att en årlig produktivitetsökning skulle leda till minskning av arealen. Bilaga B 24 SOU 2007:60 104 produktivitetsökning till följd av klimatförändringarna3 leder detta till ännu kraftigare arealminskningar. Figur 1.6 Relativ förändring av arealanvändning med (i) ATEAM-modellen men med produktivitet från ACCELERATES (ii) ATEAM original, (iii) ACCELERATES original och (iv) ACCELERATES original men med PCM klimatmodell istället för HadCM3 (bara A2). Jämförelserna avser förändringar 2050 relativt 2000 av mängden i Slutsatsen blir att det alltså knappast är skillnaderna i antaganden om produktivitetsförändringar som förklarar skillnaderna i resultat mellan modellerna. Det är tvärtom så att när skillnaderna i dessa antaganden elimineras så ökar skillnaderna mellan modellernas resultat. Så, vad finns det för alternativa förklaringar till skillnaderna i resultat? Övriga ingångsvärden i modellerna går inte att jämföra eftersom modellerna inte har fler gemensamma parametrar. Skillnaden i resultat kan sannolikt förklaras just utifrån att man har modellerat markanvändningen på helt olika sätt. Ingen av modellerna har modellerat efterfrågan på livsmedel som en funktion av priset på livsmedel. Det kan diskuteras hur priskänslig efterfrågan är, och kommer att vara , men det förefaller rimligt att anta att mängden livsmedel som efterfrågas i viss mån påverkas av priset så 3 Det går inte att beräkna någon korrekt genomsnittlig ökning men förefaller vara en rimlig bedömning utifrån redovisade siffror. Relativ mängd -----A1FI A2 B1 B2 Ökning/minskning ATEAM, justerad ATEAM ACCELERATES, HadCM3 ACCELERATES, PCM SOU 2007:60 Bilaga B 24 105 att ett högre pris innebär att en mindre mängd efterfrågas och vice versa. Ett rimligt antagande är att utbud och efterfrågan tillsammans bestämmer pris och kvantitet av livsmedel och att eventuella förändringar i utbud och/eller efterfrågan innebär att såväl priser som kvantiteter justeras. Genom att använda en modell som bortser från efterfrågans beroende av priset bortser man från vissa av de anpassningsmekanismer som normalt kan förväntas på marknader. Hur påverkar då detta resultat av respektive modell? Det är naturligtvis omöjligt att helt förutsäga hur modellresultaten skulle påverkas om modelleringen av efterfrågan på livsmedel justerades. Principiellt kan man dock ge en rimlig förklaring till de stora skillnaderna i resultat. Något förenklat skulle man kunna karaktärisera modellerna som att ATEAM har antagit att en given kvantitet efterfrågas och att denna kvantitet inte påverkas av prisförändringar som skulle kunna uppstå till följd av ett förändrat utbud. ACCELERATE, å anda sidan, har antagit att efterfrågan kan beskrivas i termer av givna priser och att allt som kan produceras till dessa priser konsumeras utan att priserna påverkas. I båda fallen har man antagit att produktiviteten kommer att öka . Detta innebär att produktionskostnaderna sjunker och att utbudet, vid varje given prisnivå, ökar. På en marknad med en normal prisberoende efterfrågan skulle ett ökat utbud leda såväl till ökad konsumtion/produktion som till ett sänkt pris. Hur hanterar då de två modellerna situationen med ett ökat utbud? I ATEAM tillåts ingen kvantitetsförändring vilket betyder att all anpassning måste göras via priserna. Detta innebär att konsumtions- och produktionsmängden inte påverkas av att produktionen blir billigare. Den enda effekten i ATEAM (som ju inte redovisar några priser) blir att arealen som krävs för produktionen minskar till följd av att avkastningen stiger. Sannolikt överskattar ATEAM arealminskningen eftersom man bortser från att en ökad konsumtion hade motverkat minskningen som följer av den ökade produktiviteten. I ACCELERATE tillåts ingen prisförändring vilket innebär att all anpassning måste göras via kvantiteterna4. Detta innebär att priserna inte påverkas av att produktionen blir billigare. Effekten blir istället en kraftigare ökning av produktionen än om priserna 4 Vid körningen av ACCELERATE gjordes iterativa körningar med justerade priser för att de producerade kvantiteterna skulle bli kopatibla med respektive scenario. Om detta helt motverkat problemet med grundmodellens implicita antagande om efterfrågan är dock oklart. Bilaga B 24 SOU 2007:60 106 hade sjunkit. Sannolikt underskattar ACCELERATE därmed arealminskningen eftersom man bortser från sjunkande priser hade lett till minskad produktion, relativt oförändrade priser. Ökningen i konsumtion, som motverkar det minskade arealbehovet till följd av ökad produktivitet, överskattas alltså sannolikt. Detta leder till att minskningen i areal, relativt situationen innan produktivitetsförändringen, sannolikt underskattas i ACCELERATE. Bioenergiodling I ovanstående framställning har eventuell produktion av bioenergigrödor inte behandlats. Anledningen till detta är att bioenergiodling inte alls behandlas i ACCELERATES och att den behandlas som en oklar restpost i ATEAM frikopplat från själva markanvändningsmodellen. Om vi utgår från ACCELERATES priser på drivmedel (se Tabell A1.2) och antar att priset på bioenergigrödor är proportionellt mot detta så ökar detta pris i B scenarierna, jämfört med , mer än priset för mat och foder-grödor. Detta innebär att konkurrensen om mark ökar varvid priser på mat och foder-grödor kan tänkas öka, som kan hålla tillbaka bioenergigrödornas expansion. Effekten av denna dynamik kräver modelltilllämpningar. För A1 scenariot sjunker priserna ungefär lika för båda grödorna vilket skulle kunna tyda på att konkurrenssituationen mellan de två förblir relativt oförändrad jämfört med dagens nivå. A2 verkar inta en mellanposition. 1.8 Referenser Abildtrup, J., Audsley, E., , M., Giupponi, C., , M., Rosato, P., and Rounsevell, M. Socioeconomic scenario development for the assessment of climate change impacts on agricultural land use: a pairwise comparison approach. Environmental Science & Policy 9 (2), 101115. Audsley, E., Pearn, K. R., Simota, C., Cojocaru, G., Koutsidou, E., Rousevell, M. A., Trnka, M., and , V. 2006. What can scenario modelling tell us about future European scale agricultural land use, and what not? Environmental Science & Policy 9 (2), 148162. SOU 2007:60 Bilaga B 24 107 Metzger, M.J. European vulnerability to global change – a spatially explicit and quantitative assessment. Thesis, , Wageningen, The . Rounsevell, M. A., , P. M., and , P. Future environmental change impacts on rural land use and biodiversity: a synthesis of the ACCELERATES project. Environmental Science & Policy 9 (2), 93100. Rounsevell, M. A., , F., Reginster, I., Leemans, R., and , T. Future scenarios of European agricultural land use II. Projecting changes in cropland and grassland. Agriculture Ecosystems & Environment 107 (23), 117135. SCB, 2000. , R., , M., Eckersten, H., 2001. Jorbrukets känslighet och sårbarhet för klimatförändringar Underlag för till Klimatkonventionen. , rapport 5167, 40 sidor. Muntlig kommunikation S. , Inst f Växtproduktionsekologi, SLU Bilaga B 24 SOU 2007:60 108 2 Vattentillgång 2.1 Introduktion och bakgrund Detta avsnitt avser att bedöma hur förändrade vattenförhållanden i samband med klimatförändringar kan påverka jordbrukets växtproduktion. Allmänt gäller att alla bedömningar avser effekter av klimatscenarierna för ~2085, socioekonomiskt scenario A2 och klimatmodell Echam4. I vissa fall behandlas effekter för motsvarande ~2025 års scenarier. Dessutom har detta avsnitt tagit fram bakgrundsinformation till andra bedömningar i andra avsnitt i denna rapport, och specifikt har det gjorts bedömningar av hur odlingsperioderna kan påverkas. Odlingen påverkas av vattenklimatet Vattenförhållandena är helt avgörande för grödors etablering, tillväxt och den skördade produktens kvalitet. Grödor är dock olika känsliga för vattenförhållandena i olika faser av sin utveckling. Sådden kräver att marken är bärkraftig för traktorer vilket kräver att vattenhalten inte är alltför hög. Groning och etablering kräver fuktiga markförhållanden. Under av tillväxten är det också främst fuktiga markförhållanden som är betydelsefull för god tillväxt, men allteftersom börjar mängderna vatten växten behöver för sin tillväxt bli allt större. En mycket liten del av vattnet behövs dock för att bygga biomassa. Den allra största delen förloras genom transpiration vilket reglerar bladens energibalans och temperatur och förhindrar höga temperaturer vid hög solinstrålning. och nära mognad blir växtens beroende av vattentillgången allt mindre, och skörd är torra väderförhållanden önskvärda, medan fuktiga atmosfärsförhållanden kan främja sjukdomar och orsaka groning av kärnorna. God vattentillgång kan, i de fall det innebär gynnsamma betingelser för skadegörare, vara negativt för växten. Detta är en ofta återkommande situation för höstsådda grödor, och vall, och mer slumpvis återkommande under andra delar av vegetationsperioden i samband med extremt långa fuktiga perioder. Behovet av bekämpning av skadegörare påverkas. Dålig vattentillgång kan påverka huvudgrödans konkurrenskraft mot ogräsen och behovet av ogräsbekämpning kan öka. SOU 2007:60 Bilaga B 24 109 Olika grödor är olika känsliga för vattenförhållanden. Bland stråsäden är vårtorka besvärligare för vårsådda grödor än höstsådda grödor som har ett mer etablerat och djupare rotsystem . Ingen av de höstsådda stråsäden bedöms som torkkänsliga . Bland de vårsådda stråsäden bedöms havren som extra känslig för vårtorka, vilket kan leda till besvärande konkurrens från ogräs. Det motsatta gäller för vårkorn. Havre är istället tålig för våtare förhållanden medan t.ex. maltkorn kan i sådana situationer få för höga proteinhalter pga en hög kvävemineralisering och kväveupptag som tillväxten kan ha hämmats av att solinstrålning minskat pga ökad molnighet. Ärter behöver god vattentillgång vid blomning och baljsättning. God vattentillgång försenar dock mognaden vilket inte alltid är önskvärt. Potatis har ett liknande förhållande till vatten med stimulerad knölbildning vid god vattentillgång och en påskyndad avmognad vid torra förhållanden. Sockerbetan kräver god vattentillgång för att erhålla god kvalitet. Vallbaljväxter ((klöver, lusern, käringtand) är allmänt mindre vattenkänsliga än vallgräsen (timotej, rajgräs) men undantag finns som t.ex. rödsvingel. (Fogelfors red., 2001) Allmänt påverkar vattentillgången grödors tillväxt. I vissa enkla modeller bedöms tillväxten vara proportionell mot vattentillgången. Även om många och stora avvikelser påvisats från denna regel kan man i viss utsträckning anta att en ökad transpiration är relaterad till en ökad tillväxt. tar stråsäden och vallgräsen upp mycket kväve i relation till ökningen av biomassa än senare . En vårtorka kan därför antas påverka växtens kväveinnehåll mer än biomassan, vilket kan ge sänkt kvävehalt vid skörd.