Einfluss der Einzelpflanzenverteilung bei Drillsaat (und Einzelkornsaat) auf die optimale Teilstückgröße und Teilstückform in Parzellenversuchen

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1 Einfluss der Einzelpflanzenverteilung bei Drillsaat (und Einzelkornsaat) auf die optimale Teilstückgröße und Teilstückform in Parzellenversuchen Andreas Büchse (BASF SE Ludwigshafen) 1

2 Ausgangspunkt Sämaschinenvergleich DLG-Ausschuss Versuchswesen in der Pflanzenproduktion Vergleich von Parzellendrillmaschinen hinsichtlich Längs- und Querverteilung Methodik Feldversuch in Bernburg Herbst Parzellendrillen Grob- mittel- und feinkörniges Saatgut (Erbsen, Getreide, Senf) 2 Saatstärken je Fruchtart 8 Parzellen je Maschine Fruchtart Saatstärke Erheben der Pflanzenpositionen mit Bandmaß (insgesamt Pflanzen) Berechnen der Pflanzenabstände aus den Pflanzenpositionen 2

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6 Räumliche Darstellung der digitalisierten Pflanzenpositionen Darstellung nicht maßstabsgetreu! Fruchtart=Erbse Saatstaerke_pro_qm=30 Flaeche=A_1 Position Reihe Position Fahrtrichtung Fruchtart=Erbse Saatstaerke_pro_qm=30 Flaeche=A_ Reihe 6

7 Beispielhafte Histogramme für Pflanzenabstände in der Reihe (=Längsverteilung) Maschine A, Erbse 30 K/m² Maschine B, Erbse 80 K/m² 7

8 Modell für Abstände Drillsaat hat viele zufällige Einflussgrößen Ob und wann und bei welchem Säschar ein Saatkorn fällt ist im wesentlichen ein Zufallsprozess. Dieser Prozess ist gedächtnislos. D.h. dem n+1 ten Saatkorn ist es egal, wann und wo das n-te Saatkorn gefallen ist. (Stimmt nicht mehr am Parzellenende, wenn die Saatgutmenge zu Ende geht). Ist man an den Abständen zwischen zwei aufeinanderfolgenden, zufälligen Ereignissen interessiert, so gibt die Exponentialverteilung, die Wahrscheinlichkeit bestimmter Abstandsklassen an. Vergleiche auch H.W. Griepentrog, Dissertation 1994: verfügbar unter 8

9 Exponential-Verteilung Die Exponentialverteilung gibt die Wahrscheinlichkeit des Abstandes zweier aufeinanderfolgender, Poisson-verteilter Ereignisse an. Die Wahrscheinlichkeit für einen Abstand X größer als x cm ergibt sich nach: P(X > x) = exp(-x ) Mit = 1 / σ und σ = Erwartungswert des mittleren Abstands Beispiel: P für Abstand > 18 cm bei mittlerem Abstand von 9 cm ist P(X > x) = exp(-18*(1/9)) = exp(-2) = 13.5% -> Verteilung (und damit Lückigkeit) ergibt sich als Funktion des mittleren Abstands 9

10 Histogramme für Pflanzenabstände mit angepasster Exponentialverteilung Senf 50 K/qm, Feldaufgang = 53%, Mittlerer Abstand 23.8cm Erbse 30 K/qm, Feldaufgang = 90%, Mittlerer Abstand 23.8cm -> Modell Exponentialverteilung passt sehr gut -> Nicht unbedingt erwartet. Hypothese war, dass große Lücken zu häufig auftreten. -> Feldaufgang beeinflusst mittleren Abstand 10

11 Histogramme für Pflanzenabstände mit angepasster Exponentialverteilung - Abstände relativiert auf mittleren Abstand Getreide 100 K/m², FA 88.8%, Mittlerer Abstand 6.8 cm, CV 99.7 Quelle: Griepentrog, H.-W. (1995): Längsverteilung von Sämaschinen und ihre Wirkung auf Standfläche und Ertrag bei Raps. Agrartechnische Forschung l H. 2, S Bei Exponentialverteilung entspricht die Standardabweichung dem mittleren Abstand. -> Variationskoeffizient ~100% 11

12 Faktoren für die optimale Teilstückgröße Wesentliche Einflussgrößen zur Bestimmung der Teilstückgröße in Feldversuchen (nach BÄTZ et al., Autorenkollektiv 1987) 12

13 Optimale Teilstückabmessungen für Messungen vor Ernte Fruchtart=Erbse Saatstaerke_pro_qm=30 Flaeche=A_2 Position ? Reihe Gesamtfläche 1.35 m x 8.00 m = 10.8 m² Erhebung von Merkmalen vor Ernte - Zählungen - Biomasse - Blattfläche Stichprobe aus Gesamtparzelle Anzahl, Fläche und Position dieser Messung? Um repräsentative Stichprobe zu erhalten sollte die Pflanzendichte in der Stichprobenfläche nicht von der mittleren Bestandesdichte in der Gesamtparzelle abweichen. 13

14 Mögliche Teilflächen für Messungen vor Ernte Position Fruchtart=Erbse Saatstaerke_pro_qm=30 Flaeche=A_ Reihe Position Fruchtart=Erbse Saatstaerke_pro_qm=30 Flaeche=A_ Reihe 14

15 Variabilität der Ergebnisse in Abhängigkeit von der Teilstückform Position Fruchtart=Erbse Saatstaerke_pro_qm=30 Flaeche=A_ Reihe Gesamtfläche 1.35 m x 8.00 m = 10.8 m² Gesamtparzelle hat Fläche von 1.35 m x 8.00 m = 10.8 m² Stichprobe von einer Teilfläche soll repräsentativ für Gesamtparzelle sein Variablilität der Pflanzenzahl bzw. der Lückigkeit ist Funktion des mittleren Abstands und damit der Pflanzenzahl selbst Je kleiner die beprobte Fläche desto mehr kann die realisierte Verteilung der Pflanzenzahlen zufällig von der theoretisch erwarteten Poissonverteilung abweichen -> Stichprobenfehler steigt 15

16 Empirischer Ansatz mit Daten aus Bernburg Erbse, 30 K/qm und 80 K/qm Zerlege jede Gesamtparzelle in 81 Teilflächen Jeweils 15 cm breit (=1 Reihe) und 89 cm lang. Fläche jeweils m². Mögliche Muster für Stichprobe sind: Gesamte Parzelle Zeilen: 9 Reihen breit und 89 cm lang = 1.2 m² Reihen: 1 Reihe breit und 800 cm lang = 1.2 m² 9 Teilflächen a m² systematisch oder zufällig auf der Parzelle verteilt Weitere denkbare Stichproben Passe lineares gemischtes Modell an, schätze Effekte von Reihe und Zeile auf die Pflanzenzahl sowie Varianzen der zufälligen Effekte. (vorher Wurzel-Transformation durchgeführt) 16

17 Ergebnis Erbse fixe Effekte Saatstaerke_pro_qm Effect Num DF Den DF F Value Pr > F Significance 30 Maschine (+) 30 Zeile <.0001 *** 30 Reihe Maschine*Zeile <.0001 *** 30 Maschine*Reihe Maschine (+) 80 Zeile <.0001 *** 80 Reihe * 80 Maschine*Zeile <.0001 *** 80 Maschine*Reihe (+) Signifikanter Einfluss der Zeile und der Reihe 17

18 Ergebnis Erbse Zeileneffekte 18

19 Ergebnis Erbse Reiheneffekte 19

20 Ergebnis Erbse fixe Effekte Erste und letzte Zeile (Anfang und Ende) jeder Parzelle verworfen Saatstaerke_pro_qm Effect Num DF Den DF F Value Pr > F Significance 30 Maschine ** 30 Zeile (+) 30 Reihe Maschine*Zeile ** 30 Maschine*Reihe (+) 80 Maschine ** 80 Zeile * 80 Reihe * 80 Maschine*Zeile ** 80 Maschine*Reihe * Signifikanter Einfluss der Zeile und der Reihe 20

21 Ergebnis Erbse - Varianzkomponenten Saatstaerke_pro_qm Cov Parm Group Estimate 30 Flaeche(Maschine) Maschine A Flaeche(Maschine) Maschine B Flaeche(Maschine) Maschine C Flaech*Zeile(Maschi) Maschine A 0 30 Flaech*Zeile(Maschi) Maschine B 0 30 Flaech*Zeile(Maschi) Maschine C 0 30 Flaech*Reihe(Maschi) Maschine A Flaech*Reihe(Maschi) Maschine B Flaech*Reihe(Maschi) Maschine C 0 30 Residual Flaeche(Maschine) Maschine A 0 80 Flaeche(Maschine) Maschine B 0 80 Flaeche(Maschine) Maschine C Flaech*Zeile(Maschi) Maschine A 0 80 Flaech*Zeile(Maschi) Maschine B Flaech*Zeile(Maschi) Maschine C Flaech*Reihe(Maschi) Maschine A Flaech*Reihe(Maschi) Maschine B Flaech*Reihe(Maschi) Maschine C Residual Restfehler dominiert Nur geringe Zeilen- und Spaltenvarianz zusätzlich zu den festen Zeilen- und Spalteneffekten. 21

22 Zwischenfazit Der Beginn und das Ende einer Parzelle sollten unberücksichtigt bleiben (auch bei der abschließenden Ernte!?) Verbliebene Zeilen sind ebenfalls nicht völlig homogen Zählung oder Ernte von Einzelreihen bietet ebenfalls Potential für Verzerrungen Ideales Design spart Anfang und Ende der Parzelle aus und berücksichtigt alle Reihen (z.b. in jeder Reihe cm, systematisch versetzt) Fruchtart=Erbse Saatstaerke_pro_qm=30 Flaeche=A_2 Position Reihe 22

23 Zwischenfazit Oder so... Position Fruchtart=Erbse Saatstaerke_pro_qm=30 Flaeche=A_ Reihe 1.2 m² Stichprobe aus 10.8 m² - ist das ausreichend? Wie viele und wie große Teilstücke sind sinnvoll? 23

24 Theoretischer Ansatz Anzahl in einer bestimmten Fläche ist Poisson verteilt. P ( k ) k e k! λ = Fläche der Stichprobe * Anzahl Pfl. je qm Zählstrecke 89 cm, Reihenweite 15 cm, 27 Pfl/m²-> λ=3.6 Fruchtart Erbse Zählstrecke je Subsample [cm] 89.0 Reihenabstand [cm] 15.0 Fläche je Subsample [m²] 0.13 Anzahl Subsamples je Parzelle 1 Gesamtfläche [m²] 0.13 Ausgesäte Körner je m² 30.0 Feldaufgang [%] 90.0 Pflanzen je qm 27.0 Lambda 3.60 Variationskoeffizient 52.7% Wahrscheinlichkeit Anzahl Pfl. je Parzelle Anzahl Ereignisse Wahrscheinlichkeit

25 Variationskoeffizienten Variationskoeffizient der Pflanzenzahl ist Funktion von λ VK 1 λ = Fläche der Stichprobe * Anzahl Pfl. je qm Fruchtart Erbse Erbse Senf Erbse Getreide Getreide Zählstrecke je Subsample [cm] Reihenabstand [cm] Fläche je Subsample [m²] Anzahl Subsamples je Parzelle Gesamtfläche [m²] Ausgesäte Körner je m² Feldaufgang [%] Pflanzen je qm Lambda Variationskoeffizient 52.7% 17.6% 13.6% 10.8% 9.6% 5.6% 25

26 Variationskoeffizienten der Pflanzenzahl in Abhängigkeit von durchschnittlicher Pflanzendichte und Gesamtfläche je Parzelle 3% Bei 4 Wiederholungen beträgt Grenzdifferenz 5% mindestens ~ 1.4*CV (zzgl. bodenbedingter Variation) Erbse Raps 5% 7% 9% > während bei Getreide Stichproben von 1 m² pro Parzelle ausreichend sind, benötigt man bei Erbse und Raps 2 4 m² oder mehr um eine GD von 10% zu erreichen. (für die Pflanzenzahl!) Getreide d.h. für einen CV < 7% benötigt man mindestens n=200 Pflanzen 26

27 Beziehung zwischen Pflanzenzahl, Standraum und Ertrag Geringe Pflanzenzahl = großer Standraum = höherer Einzelpflanzenertrag Positionen von Rapspflanzen und Voronoi-Polygone Griepentrog, H.-W. (1995): Längsverteilung von Sämaschinen und ihre Wirkung auf Standfläche und Ertrag bei Raps. Agrartechnische Forschung l H. 2, S

28 Zusammenfassung Drillsaat Drillsaat führt zu Exponentialverteilung von Pflanzenabständen, daraus resultieren teils große Lücken -> das ist ganz normal! Ein Aussparen dieser Lücken bei Zählungen und Messungen führt zu Verzerrungen gegenüber dem Parzellendurchschnitt Anfang und Ende der Parzelle sollten nicht für Teil-Stichproben verwendet werden, da sie vom Parzellenkern differieren Stichproben sollten in der Parzelle gleichmäßig verteilt werden (=mehrere kleine Flächen). Alle Reihen sollten beprobt werden. Für die Bestimmung der Pflanzenzahl bei Getreide sind Stichproben auf einer Gesamtfläche von 1 m² ausreichend, bei Pflanzendichten unter 100/m² (Erbse, Raps) sollten 2-4 m² ausgezählt werden. Ziel sollte sein, n=200 Pflanzen zu erfassen. Je nach Pflanzenart kann die Variation in der Pflanzenzahl in ihrer Wirkung auf Biomasse, Ertrag und Ertragskomponenten durch verstärkte Verzweigung/Bestockung aber deutlich abgeschwächt sein. Geringere Stichprobenflächen sind dann ausreichend. 28

29 Einzelkornsaat Bei Einzelkornsaat gibt es mehrere Abstandsklassen. Um den mittleren Abstand herum folgen die Pflanzenabstände einer Normalverteilung. Simulierte Verteilung der Pflanzenabstände in der Reihe, bei: - Regelabstand 10 cm, - = 67 K/m² bei Reihenweite 15 cm - Stdabw. von Regelabstand 1 cm, - Feldaufgang 90% - = Erwartungswert 60 Pfl./m² 29

30 Einzelkornsaat Simulationsergebnis mit unterschiedlichen Stichprobengrößen Simulation jeweils mit geringer Abweichung vom Regelabstand (s=1) Variationskoeffizient bei Einzelkornsaat zusätzlich vom Feldaufgang abhängig. Streifenmuster resultiert aus Messstrecken deren Beginn und Ende genau auf dem Regelabstand liegen, das ergibt dann Flächen größerer Varianz. 30

31 Einzelkornsaat Variationskoeffizienten der Pflanzenzahl in Abhängigkeit von Stichprobenfläche und Pflanzendichte 31

32 Einzelkornsaat Variationskoeffizienten der Pflanzenzahl in Abhängigkeit von Stichprobenfläche und Pflanzendichte 32

33 Zusammenfassung Einzelkornsaat Bei hohem Feldaufgang und präziser Ablage resultiert ein sehr gleichmäßiger Bestand -> kleine Flächen reichen aus um gute Stichprobe zu erhalten, Flächen <1 m² (bzw. ca. 50 Pflanzen insgesamt) sind dann notwendig. Bei geringem Feldaufgang und / oder unpräziser Ablage nähert sich die Beziehung zwischen Fläche und Variationskoeffizient der Drillsaat an. -> Flächen >1 m² (bzw. ca Pflanzen insgesamt) sind dann notwendig, Bezüglich der Lage der Stichproben gilt das für Drillsaat gesagte. 33

34 Arbeit an dieser Fragestellung geht weiter Für Hinweise und Fragen bin ich dankbar 34