Tandem 3 Ein Precision Farming Versuch zum Vergleich von drei N-Düngestrategien in Winterweizen
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- Linda Sommer
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1 Tandem 3 Ein Precision Farming Versuch zum Vergleich von drei N-Düngestrategien in Winterweizen Piepho, Hans-Peter Link-Dolezal, Johanna Haddasch, Steffen
2 Precision Farming Precision Farming ist als innovatives, informationsgestütztes Managementkonzept eine mögliche Strategie zur Bewirtschaftung heterogener Flächen.
3 Hintergrund Anpassung der Nährstoffversorgung an den aktuellen Bedarf der Pflanzenbestandes - Vermeidung von Über- und Unterversorgung, - Erzielung der bestmöglichen Ertrags, der bestmöglichen Produktqualität unter der Prämisse des Umweltschutzes (Nitratauswaschung, Eutrophierung, Trinkwasserschutz) Berechnung des N-Bedarfs innerhalb des Schlages - Einsatz des Pflanzenwachstumsmodells APOLLO zur Simulation des aktuellen Ertragpotentials unter den gegebenen Anbaubedingungen - Einsatz eines optischen Sensors zur Erfassung des aktuellen Ernährungszustands der Pflanzenbestands climate soil yield management
4 Hypothesen Im Vergleich mit der praxisüblichen N-Düngung führt die Applikation einer teilflächenspezifische N-Düngung - zu keinen Ertragseinbusen, - zu höheren Proteingehalten des Ernteguts, - zu in einer höheren N-Nutzungseffizienz, - zu geringeren Restmengen an N im Boden. Die gewählten Methoden zur Ableitung der teilflächenspezifischen N-Düngung (Pflanzenwachstumsmodell bzw. Sensor) unterscheiden sich hinsichtlich der Auswirkungen auf - Ertrag, - Proteingehalt, - N-Nutzungseffizienz, - Restmengen an N.
5 Behandlungen N-Düngung (3 Strategien): - Behandlung 1: Praxisübliche Düngung - BBCH kg N ha -1 - BBCH kg N ha -1 - BBCH kg N ha -1 - Behandlung 2: Düngung nach Pflanzenwachstumsmodell - BBCH kg N ha -1 - BBCH kg N ha -1 - BBCH kg N ha -1 - Behandlung 2: Düngung nach Sensor - BBCH kg N ha -1 - BBCH kg N ha -1 - BBCH kg N ha -1
6 Versuchsdesign Quadrate - 81 Stück, a 36 m * 36 m
7 Versuchsdesign Blöcke - 6 Stück (davon gehen 4 in die Versuchsauswertung ein)
8 Versuchsdesign Parzellen - 18 Stück (davon gehen 12 in die Versuchsauswertung ein)
9 Versuchsdesign Spalten - 14 Stück (davon gehen 12 in die Versuchsauswertung ein)
10 Versuchsdesign Beprobte Fläche (44 Quadrate) Rand
11 Datenerhebung Biomasse BBCH32, BBCH65, BBCH 90 Kornertrag BBCH 90 Proteingehalt BBCH 90 Nmin im Boden vor BBCH 32 nach Ernte Sensormessungen BBCH 32 bis BBCH70
12 Versuchsaufbau + Daten für Versuchsauswertung Versuchsaufbau Behandlungen Teilstücke Block 1 Parzelle Block 4 Parzelle Daten: Biomasse (kg/ha) und Ackerzahl der einzelnen Teilstücke
13 Analysemöglichkeiten Als Blockanlage mit Parzellenmittelwerten. Analyse von Einzelwerten: Korrelation der Fehler muss berücksichtigt werden verschiedene Möglichkeiten, die Korrelation zu modellieren Vergleich der Analysemöglichkeiten/ Modellselektion anhand von: Genauigkeit der Vorhersage Modellgütekriterium (AIC)
14 Analysemöglichkeiten Blockanlage Arithmetischen Mittelwerte der Parzellen können anhand einer Blockanlage analysiert werden. Ackerzahlen werden ebenfalls gemittelt und gehen als Kovariable in die Analyse ein. Block 1 Parzelle Block 4 Parzelle Modell: Biomasse = Ackerzahl + Behandlung + Block + Restfehler
15 Analysemöglichkeiten Geostatistik In der Geostatistik nimmt man an, dass - die Korrelation der Fehler vom räumlichen Abstand abhängt, - mit zunehmendem Abstand die Korrelation der Fehler sinkt. Um die Fehler möglichst genau abzubilden, werden (signifikante) Designeffekte in das sogenannte Basismodell aufgenommen
16 Analysemöglichkeiten Geostatistik Erstellung des Basismodells Block 1 Parzelle Block 4 Parzelle
17 Analysemöglichkeiten Geostatistik Erstellung des Basismodells Quadrat Block 1 Parzelle Block 4 Parzelle Modell: Biomasse = Ackerzahl + Behandlung + Block + Parzelle + Spalte + Quadrat + Restfehler
18 Analysemöglichkeiten Geostatistik Die Korrelation der Restfehler kann auf verschiedenen Ebenen modelliert werden - Innerhalb der Parzellen - Innerhalb der Blöcke - Für die gesamte Versuchsfläche Die räumliche Korrelation kann durch verschiedene Korrelationsstrukturen beschrieben werden Es gibt daher zahlreiche Optionen um ein Modell anzupassen
19 Ergebnisse Selektion der Korrelationsstruktur und der Ebene erfolgt anhand des AIC Struktur Exponentiell Gauss Parzelle 1447,8 1450,1 Ebene Quadrate 1455,6 1451,6 ges. Fläche 1439,8 1437,1
20 Ergebnisse Schätzung der Behandlungseffekte der Parzellenmittelwert- und der geostatistischen Analyse (auf der Ebene des Gesamtfläche, mit Struktur= Gauss) praxisüblich Pflanzenwachstumsmodell Sensor Parzellenmittel 452,6 a 425,1 a 430,6 a Geostat 444,6 a 427 a 432,9 a F Test der Behandlungseffekte und Standardfehler der Behandlungsdifferenzen (s.e.d.) Prob. > F s.e.d. Parzellenmittel 0,36 15,67 Basismodell 0,95 18,18 Geostat 0,81 16,21
21 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!
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