Mit bayklif2 soll auf den ersten Ergebnissen von bayklif aufgebaut werden. Hier wurden unter anderem Grundlagen im Verständnis von Klimaauswirkungen erforscht und Klimamodelle für Bayern entwickelt. Nun folgen in baykllif2 weitere Projekte aus verschiedenen Disziplinen. Der Schwerpunkt in der zweiten Runde liegt auf den Themen Gesundheit, Ernährung, Wasser und Biodiversität.

Neben der TUM sind außerdem die Universität Regensburg, Universität Augsburg die Hochschule Weihenstephan-Triesdorf und Universität Würzburg beteiligt. Bei der Auftaktveranstaltung am 11. Mai 2026 stellten die Forschenden die Projekte vor.

Die Projekte in bayklif2:

• bAImo: Ein modernes Insekten-Monitoring, das KI und Bürgerwissenschaften nutzt, um belastbare Aussagen über den Zustand unserer Insektenpopulationen im Klimawandel zu treffen.
• BaySenseAI: Entwickelt im Nationalpark Berchtesgaden eine skalierbare KI-Plattform, die Satellitendaten und Feldstudien kombiniert, um die Biodiversität Bayerns präzise vorherzusagen.
• ecoBay: Schwimmende autonome Roboter revolutioniert das Monitoring bayerischer Seen, indem sie eigenständig genetische Proben (eDNA) entnehmen und die Gesundheit der Ökosysteme bewerten.
• HYDROOT: Erforscht das verborgene Fundament unserer Landwirtschaft – das Zusammenspiel von Pflanzenwurzeln und Bodenmikrobiom –, um Ernten widerstandsfähiger gegen Dürre und Starkregen zu machen.
• MEDICUS: Verknüpft Stadtklimamodelle mit Umweltmedizin, um besonders gefährdete Gruppen in Städten wie München und Augsburg vor Hitze, Pollen und Schadstoffen zu schützen.
• SmartReForest: Entwickelt KI-gestützte Strategien für die Wiederaufforstung geschädigter Wälder, um multifunktionale und klimaresiliente Waldökosysteme für die Zukunft zu sichern.

Emissionen, Süßwasser und Wurzelarchitektur: Projekte mit TUM-Beteiligung im Detail

Beim Projekt BaySenseAI sind von der TUM Prof. Senf und Prof. Rupert Seidl beteiligt. Im Projekt soll eine Plattform aufgebaut werden, die auf der Datengrundlage von Sensoren und Fernerkundung Vorhersagen zu der Entwicklung von Biodiversität in einer digitalen Bayernkarte darstellen kann.

In ecoBay ist Prof. Waldvogel Projektsprecherin. Gemeinsam mit Daniel-André Dücker und Stefan Sosnowski von der TUM sowie Prof. Gert Wöreide von der LMU forscht sie in diesem Projekt an der biologischen Vielfalt in Süßwassergebieten. Hierfür werden Arbeiten an den Forschungsstationen der TUM in Iffeldorf und der Forschungsstation der LMU am Ammersee genutzt. Ein wichtiger Aspekt ist unter anderem, dass alle drei ebenen der biologischen Vielfalt betrachtet werden: Artenvielfalt, Vielfalt der Ökosysteme und genetische Vielfalt.

Am Projekt Hydroot forschen vier TUM-Professorinnen und -Professoren: Prof. Mutez Ahmed, Prof. Nadia Kamal, Prof. Chris-Carolin Schön und Prof. Peng Yu. Das Projekt zielt darauf ab, Wurzelmerkmale für eine klimaresilient Landwirtschaft zu identifizieren. In der Vorstellung des Projekts stellen sie die Zusammenarbeit ihrer verschiedenen Expertise vor: Prof. Ahmed wird zunächst durch Röntgen-Mikro-CT die funktionelle Wurzelbeobachtung weiter erforschen. Prof. Peng Yu wir das Mikrobiom der Pflanzen untersuchen. Prof. Schön, die außerdem Sprecherin des bayklif2 ist, wird daran forschen, die Genabschnitte für Wurzelmerkmale zu identifizieren. Prof. Kamal wird unter Nutzung des Multi-Omics Ansatzes untersuchen, welche Gene bei verschiedenen Stressfaktoren wie Dürre expressiert werden.

Am Projekt MEDICUS ist von Seiten der TUM Stefanie Ruf beteiligt. Im Rahmen des Projekts werden die Auswirkungen des Klimawandels auf die Gesundheit von in Städten lebenden Menschen erforscht. Durch den Klimawandel steigen unter anderem die Wahrscheinlichkeit für Hitzeextreme, der Pollenflug und die Luftschadstoffe. All diese Aspekte stellen Gesundheitsrisiken für die Stadtbevölkerung dar. Schlussendlich werden im Projekt auch Strategien untersucht, um diesen negativen Effekten vorzubeugen.

Bei SmartReForest ist von der TUM Konstantin Gregor beteiligt. Im Vordergrund des Projekts steht die Wiederbewaldung von Schadflächen bayerischer Wälder. Dafür werden im ersten Schritt Schadflächen identifiziert und priorisiert. Daraus wird dann ein Dashboard für die Risikogebiete erstellt. So soll dann im letzten Schritt eine langfristig erfolgreiche Wiederbewaldungsstrategie entwickelt werden können.