Stand zum Projekt OPTIHERB
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- Gudrun Fischer
- vor 7 Jahren
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1 Stand zum Projekt OPTIHERB II Modell für eine schlagspezifische Entscheidungshilfe zur Herbizidaufwandmengebestimmung DPG Arbeitskreis Herbologie Bingen am Rhein Paolo Racca, Petra Harig, Benno Kleinhenz, Jeanette Jung
2 Gliederung OPTIHERB Datensammlung EHS Konzept und Struktur Modellierung Darstellungskonzept Zusammenfassung Ausblick 2
3 Aktueller Stand - Datensammlung Sachsen- Nordrhein- Baden- Rheinland- Niedersachsen Jahr Bayern Anhalt Westfalen Württemberg Thüringen Pfalz Sachsen Anzahl relevante Versuche relevante Versuchsglieder in Datenbank erfasst keine relevanten Versuche OPTIHERB Versuchspartner 3
4 EHS Konzept und Struktur Unkraut Art - Herbizid Nein BBCH < xx? Foto: LVLF Brandenburg (ISIP) Ja Ja Resistenz? Foto: LVLF Brandenburg (ISIP) Mittelwechsel Nein OPTIHERB Modul Wirkungsgrad Volle Aufwandmenge Reduzierte Aufwandmenge Reduz. Aufw. + Additiv 4
5 Resistenzstatus 1. Informationen aus dem Ergebnis des durchgeführten PlantaLyt Test- Kits. 2. Informationen, die dem Landwirt bereits aus vorherigen Untersuchungen bekannt sind Liegen hohe Resistenzen gegen das ausgewählte Mittel vor, wird ohne weitere Berechnungen eine Warnung ausgegeben und dem Nutzer ein Mittelwechsel empfohlen Liegen mittlere Resistenzen gegen das ausgewählte Mittel vor, wird keine Mittelreduktion bzw. ein Additivzusatz empfohlen 5
6 nach Andrews et al Tage vor der Applikation T rl NN T GS NN rl BF OPTIHERB - Modul Unkraut Art - Herbizid BBCH Resist. Anfälligkeit Unkraut Witterungsbedingung Opti-Herb Modul nach Andrews et al Tag der Applikation BF T GS NN rl T rl NN Volle Aufwandmenge Reduzierte Aufwandmenge Reduz. Aufw. + Additiv 6
7 Modellansätze 1.Multiple Lineare Regression 2.Diskriminanzanalyse 7
8 1.Modellansatz Multiple Lineare Regression Wirkungsgrade von Primus auf GALAP OptiHerb Versuche (n = 36) Wirkungsgrad (%) Aufwandmenge (%) 8
9 1. Multiple Lineare Regression - Einflussparametern 9 Ʃ GS 10-4 Tage vor Behandlung 1 Ʃ NN 10-4 Tage vor Behandlung Max. Temp. Tag der Behandlung Min. Temp. Tag der Behandlung GS Tag der Behandlung NN Tag der Behandlung rl Tag der Behandlung Ø Temp Tage vor Behandlung Ø rl 10-4 Tage vor Behandlung Aufwandmenge Herbizid [%] Bsp. GALAP-Primus - Wirkung % / Standardisierte Koeffizienten (95% Konf. Int.) Standardisierte Koeffizienten Variable
10 1.Modellansatz Multiple Lineare Regression 100 Wirkungsgrade von Atlantis auf ALOMY - Freilanddaten Wirkungsgrad (%) Aufwandmenge (%) 10
11 2.Modellansatz Diskriminanzanalyse Ziel der Diskriminanzanalyse ist es, die Werte einer abhängigen (zu erklärenden) Variablen durch die Werte einer oder mehrerer unabhängigen (erklärenden) Variablen zu erklären. Die Diskriminanzanalyse läßt sich in zwei Schritte unterteilen: 1. Im ersten Schritt wird eine Diskriminanzfunktion geschätzt, 2. der zweite Schritt nimmt eine Klassifizierung der Fälle und damit eine Unterteilung in einzelne Gruppen vor. Die Diskriminanzfunktion hat die allgemeine Form: Wobei: D = b0 + b1 X1 + b2 X bn Xn Xi = die verschiedenen erklärenden Variablen bi = die Koeffizienten die Diskriminanzfunktion eingehen.
12 2.Modellansatz Diskriminanzanalyse Beispiel VERSS 100 Wirkung >=90% WG Klasse Wirkung (%) Wirkung Wirkung <90% WG Klasse Parametern Aufwandmenge (Wetter, Herbizid, (%) etc.)
13 Beispiel VERSS 2.Modellansatz Diskriminanzanalyse 5 Diskriminant Funktionswert WG Klasse 0 WG Klasse 1 Trennwert 13
14 2.Modellansatz Diskriminanzanalyse Herbizid/Unkraut Kombination (OPTI-Herb Versuche) Unkraut Name Kurz. Atlantis Axial Herbizide Alopecurus myosuroides Acker-Fuchsschwanz ALOMY X X X Biathlon Broadway Hoestar Husar Primus Galium aparine Kletten-Labkraut GALAP X X X X X Viola arvensis Acker-Stiefmütterchen VIOAR X X X X Veronica sp. VERSS X X X 14
15 2.Modellansatz Diskriminanzanalyse Standardisierte Koeffizienten der Unkraut kanonischen diskriminanten Funktionen ALOMY GALAP VIOAR VERSS Anzahl Fälle Aufwandmenge Herbizid [%] Anfälligkeit Unkraut Ø Temp Tage vor Behandlung Ø rl 10-4 Tage vor Behandlung Ø BF 10-4 Tage vor Behandlung Ʃ GS 10-4 Tage vor Behandlung Ʃ NN 10-4 Tage vor Behandlung Witterungsbedingung Max. Temp. Tag der Behandlung Min. Temp. Tag der Behandlung GS Tag der Behandlung NN Tag der Behandlung rl Tag der Behandlung BF Tag der Behandlung
16 2.Modellansatz Diskriminanzanalyse Standardisierte Koeffizienten der Unkraut kanonischen diskriminanten Funktionen ALOMY GALAP VIOAR VERSS Anzahl Fälle Aufwandmenge Herbizid [%] Anfälligkeit Unkraut Ø Temp Tage vor Behandlung Ø rl 10-4 Tage vor Behandlung Ø BF 10-4 Tage vor Behandlung Ʃ GS 10-4 Tage vor Behandlung Ʃ NN 10-4 Tage vor Behandlung Witterungsbedingung Max. Temp. Tag der Behandlung Min. Temp. Tag der Behandlung GS Tag der Behandlung NN Tag der Behandlung rl Tag der Behandlung BF Tag der Behandlung
17 2.Modellansatz Diskriminanzanalyse Standardisierte Koeffizienten der Unkraut kanonischen diskriminanten Funktionen ALOMY GALAP VIOAR VERSS Anzahl Fälle Aufwandmenge Herbizid [%] Anfälligkeit Unkraut Ø Temp Tage vor Behandlung Ø BF 10-4 Tage vor Behandlung Ʃ NN 10-4 Tage vor Behandlung Witterungsbedingung Max. Temp. Tag der Behandlung Min. Temp. Tag der Behandlung BF Tag der Behandlung
18 Beispiel VERSS mit 100% FAM Herbizid Ø Temp T. vor B. Ø BF 10-4 T. Ʃ NN 10-4 T. vor B. vor B. Max. Temp. T. der B. Min. Temp. T. der B. BF T. der B. D. Funk Atlantis Ja Broadway Ja Hoestar Ja Atlantis Ja Broadway Ja Hoestar Ja Atlantis Ja Broadway Ja WG >90% Hoestar Nein Atlantis Ja Broadway Ja Hoestar Ja 18
19 Beispiel VERSS mit 50% FAM Herbizid Ø Temp T. vor B. Ø BF 10-4 T. Ʃ NN 10-4 T. vor B. vor B. Max. Temp. T. der B. Min. Temp. T. der B. BF T. der B. D. Funk Atlantis Ja Broadway Ja Hoestar Ja Atlantis Ja Broadway Ja Hoestar Ja WG >90% Atlantis Nein Broadway Ja Hoestar Nein Atlantis Ja Broadway Ja Hoestar Nein 19
20 ALOMY 2.Modellansatz Diskriminanzanalyse von \ nach 0 1 Gesamtwert % korrekt % % Gesamtwert % GALAP von \ nach 0 1 Gesamtwert % korrekt % % Gesamtwert % VIOAR von \ nach 0 1 Gesamtwert % korrekt % % Gesamtwert % VERSS von \ nach 0 1 Gesamtwert % korrekt % % Gesamtwert % 20
21 OPTIHERB - Modul Unkraut Art - Herbizid BBCH 10-4 Tage vor der Applikation T rl NN T NN BF Resist. Anfälligkeit Unkraut Witterungsbedingung Opti-Herb Modul Tag der Applikation T BF T rl NN Volle Aufwandmenge Reduzierte Aufwandmenge Reduz. Aufw. + Additiv 21
22 Darstellung - Ergebnisse Möglicher Herbizidreduktion und Berechnete % der Maximale Zugelassene Aufwandmende bei mindestens 90 % Wirkung Additiv heute morgen übermorgen Nein JA (50%) JA (70%) keine ausreichende Wirkung Ja JA (65%) JA (80%) Ja (90%) 22
23 Zusammenfassung Unkraut Art - Herbizid Nein BBCH <?? Foto: LVLF Brandenburg (ISIP) 1. PlantaLyt Test- Kits. 2. Resistenzstatus bekannt Mittelwechsel Ja Ja Resistenz? Nein Foto: LVLF Brandenburg (ISIP) Additiv heute morgen übermorgen OPTIHERB Modul keine Nein Wirkungsgrad JA (50%) JA (70%) ausreichende Wirkung Ja JA (65%) JA (80%) Ja (90%) Volle Aufwandmenge Reduzierte Aufwandmenge Reduz. Aufw. + Additiv 23
24 Ausblick Überprüfung neue Wetter Parametern Kombinationen (z.b. Anpassung Periode Vor- Behandlung) Modellierung weitere Unkraut/Herbizid Kombinationen Modellierung Additivfaktor Validierung mit Alte Daten 24
25 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!
26 26
27 Darstellung - Eingabeparametern Eingabeparameter Nutzer Standort (wie in ISIP üblich, d.h. über Koordinaten, PLZ oder Kartenauswahl) Kultur (erster Ansatz erfolgt für Weizen) Vor- bzw. Nachauflaufbehandlung; Saison (Herbst- oder Frühjahrsbehandlung bzw. automatische Ableitung aus aktuellem Datum) ist entscheidend für die maximal zugelassene Aufwandmenge Gewünschtes Herbizid bzw. Herbizidkombination (Auswahl aus Drop-Down- Liste, da unzählige mögliche Kombinationen existieren, die Ergebnisse aber auf der Basis der im Projekt gewonnenen Daten basieren müssen; evtl. in Kategorien Gräser-Mittel und dikotyle Mittel) Verunkrautung 1-3 Hauptunkräuter (Auswahl aus Drop-Down-Liste) 1. Unkraut: Art, Deckungsgrad, BBCH-Stadium, Resistenzstatus 2. Unkraut: Art, Deckungsgrad, BBCH-Stadium, Resistenzstatus 3. Unkraut: Art, Deckungsgrad, BBCH-Stadium, Resistenzstatus Art, Deckungsgrad und BBCH-Stadium sind durch den Nutzer zu bonitieren 27
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