Zusammenfassung
Der Klimawandel führt zu Umweltveränderungen wie bspw. steigende Temperaturen und veränderte Niederschläge, die auf direkte Weise die Biologie und Ökologie von Pflanzen beeinflussen. Menschliche Anbaumethoden prägen Agrarökosysteme und angebaute Kulturpflanzen und die assoziierten Beikräuter. Der Klimawandel beeinflusst die Kultur- und Beikrautarten auch indirekt, da Landnutzung, Anbaumethoden und politische Rahmenprogramme dem sich verändernden Klima angepasst werden. Um eine effektive und nachhaltige Beikrautkontrolle bei gleichbleibenden Erträgen sicherzustellen, braucht die Landwirtschaft genauere Prognosen. Dagegen benötigt der Naturschutz Abschätzungen, um nachhaltige Konzepte zu entwickeln, damit das überleben von gefährdeten Arten auf lange Zeit sichergestellt ist. Diese Dissertation schließt Wissenslücken und behandelt die  zugrunde liegenden biologischen und ökologischen Mechanismen des Klimawandels an Beikräutern in Agrarökosystemen auf verschiedenen Skalenebenen.

Als erster kumulierter Teil dieser Dissertation steht ein Review-Artikel, der ”Shifts” als die wichtigste Folge des Klimawandels in Agrarökosystemen auf verschiedenen Skalenebenen identifiziert. ”Range shifts” wirken auf der Landschaftsebene, ”Niche shifts” bewirken ökologische Veränderungen auf Ebene der Pflanzengesellschaft und ”Trait shifts” bewirken biologische Veränderungen auf Ebene der Population. Drei Artikel behandeln einen Klimakammer- und zwei Semi-Freiland-Experimente und zeigen, dass Beikrautarten mit spezifischen biologischen Anpassungen auf die veränderten Klimabedingungen reagieren.

Der theoretische Rahmen, die Ergebnisse und die Daten dieser Dissertation geben Einblick in die zugrunde liegenden biologischen Prozesse, die Beikräuter auf verschiedenen Skalenebenen realisieren, um sich dem Klimawandel anzupassen. Landwirtschaft und Naturschutz benötigen diese Daten, um nachhaltige Klimawandel-Strategien zu entwickeln. Diese Dissertation gibt auch Vorschläge, um die zukünftigen Erträge zu sichern und den Artenrückgang zu verhindern. Des Weiteren wird diskutiert, wie diese Daten die Genauigkeit von bioklimatischen Modellen verbessern können.