Es wurde eine modellgestützte Inventarisierung des Bodenkohlenstoffs (Boden-C) für mineralische Böden von Ackerland und Dauergrünland entwickelt. Dieses Inventarisierungssystem wird seit 2019 für die nationale Berichterstattung zu den Treibhausgasen (THG) im Zusammenhang mit der Klimarahmenkonvention der Vereinten Nationen (UNFCCC) eingesetzt. Es kann auch als Werkzeug zur Abschätzung des Potentials der Boden-C-Sequestrierung, zur Analyse der Abhängigkeit des Boden-C von Umweltbedingungen oder zur Prognose der Boden-C-Entwicklung verwendet werden. Das System beruht auf dem Boden-C-Modell RothC und berücksichtigt Daten zur Bewirtschaftung der wichtigsten 19 Ackerkulturen- und 6 Graslandkategorien. Es werden namentlich Daten zu Ernterückständen, zur Gründüngung und zum Einsatz von Düngern einbezogen. Das Modell wurde mittels Daten aus acht schweizerischen Langzeitversuchen getestet und übertraf drei Modelle ähnlicher Komplexität. Es wird eine mit Messungen in der Schweiz abgestimmte allometrische Funktion verwendet, um auf der Grundlage der gemessenen jährlichen Erträge der wichtigsten Kulturen die C-Einträge in den Boden durch Pflanzen zu bestimmen. Die meteorologischen Daten werden von Meteoschweiz bezogen. Der Tongehalt des Bodens wird anhand einer Bodeneignungskarte grob abgeschätzt. Zur Berechnung der anfänglichen Boden-C-Vorräte werden Tongehalt, Höhenlage und Landnutzungstyp berücksichtigt. Die Grösse der einzelnen C-Pools im Modell RothC wird mithilfe einer Pedotransferfunktion berechnet. Dieser Ansatz hat sich als gute Alternative zur Schätzung durch Spin-up (Simulation bis zum Erreichen eines Gleichgewichtszustandes) erwiesen. Für die Hochrechnung auf die gesamtschweizerische Ebene erfolgt eine Schichtung der gesamten Fläche in 24 Regionen mit ähnlichen klimatischen Bedingungen und Bewirtschaftungsarten. Eine Unsicherheitsanalyse basierend auf Monte-Carlo-Simulationen zeigt, dass die mittlere relative Unsicherheit der jährlichen Änderungen der Boden-C-Vorräte in den Jahren 1990-2018 sowohl für Ackerland als auch Dauergrünland grösser ist als 100 %. Die Unsicherheit lässt sich sowohl auf die Inputdaten als auch auf die grobe räumliche Auflösung der Simulationen zurückführen. Dies deutet darauf hin, dass mineralische landwirtschaftliche Böden im Allgemeinen auf nationaler Ebene keine statistisch signifikante C-Quellen oder C-Senken sind.
