Wetterbeobachtung Wettervorhersage Krankheitsmodelle für Pflanzen

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1 Wetterbeobachtung Wettervorhersage Krankheitsmodelle für Pflanzen

2 + + = Station Messungen fieldclimate Krankheitsmodelle Ein Pflanzenkrankheitsmodell ist eine mathematische Beschreibung der Interaktion von Umwelt, Wirtspflanze und Krankheitserreger. Die Entwicklung pilzlicher Krankheitserreger hängt häufig von klimatischen Bedingungen ab. Die Erfassung meteorologischer Daten zur Modellierung günstiger Entwicklungsbedingungen für Krankheiten kann somit maßgeblich zur Reduzierung und zum zeitgenauen Einsatz von Pflanzenschutzmitteln beitragen. Die Risiko- bzw. Infektionsmodelle beschreiben den Infektionsverlauf einer Krankheit und dessen Schweregrad. Durch dieses Wissen können Landwirte in ihren Entscheidungen unterstützt werden. Die Modelle von Pessl Instruments sind entwickelt worden, um Sie bestmöglich bei Ihren Entscheidungen zu unterstützen und Ihnen den optimalen Zeitpunkt einer Pflanzenschutzmittelbehandlung aufzuzeigen. Die Mehrzahl der Modelle entstand aus internationalen Kooperationen mit Forschungsinstituten und Universitäten in den vergangenen 30 Jahren. Diese Modelle sind unter unterschiedlichsten klimatischen Bedingungen im Einsatz und unterstützen sehr erfolgreich zahlreiche Landwirte und Landwirtinnen bei ihren Entscheidungen. Pessl Instrument bietet für mehr als 35 Kulturarten mehr als 80 Krankheitsmodelle an, die direkt über die FieldClimate.com Plattform aufgerufen werden können. Für die vollumfängliche Unterstützung des Pflanzenschutzmanagements bieten wir hoch präzise, ortsgenaue Wettervorhersagen an, die auf Basis von örtlichen Messdaten in Zusammenarbeit mit unserer Schweizer Partnerfirma Meteoblue kalibriert werden. Aus der Vorhersage von allen wichtigen meteorologischen Parametern und weiteren agronomischen Informationen ergibt sich ein Fenster für die Pflanzenschutzmaßnahmen. Die Prognosen sind stundenbasiert für die nächsten 7 Tage zusammen mit den Messdaten in Echtzeit über die FieldClimate.com Plattform einsehbar. Prognosemodelle für Pflanzenkrankheiten Die Kombination aus Krankheitsmodellen und Wettervorhersage im imeteo Pro Service liefert Ihnen eine präzise Vorhersage der möglichen Infektionen in den nächsten Stunden. Das erleichtert Ihnen insbesondere den Einsatz von protektiven Pflanzenschutzmitteln.

3 Stationen Eine präzise Messung der Umweltparameter ist die Voraussetzung für eine Nutzung der Krankheitsmodelle. Die Stationen von Pessl Instruments sind einfach zu installieren, zu warten und bieten detaillierte Informationen über die lokalen Umweltbedingungen an. imetos 3.3 Sensoren-Layout Speicher Internetverbindung SMS-Alarm Abmessungen ohne Sensoren Gewicht ohne Sensoren Messintervall Aufzeichnungsintervall Daten-Austausch-Intervall 3 feste analoge Eingänge: Windgeschwindigkeit, Blattnässe und Niederschlag 5 digitale Eingänge: automatische Sensorerkennung, Unterstützung von Sensorketten (max. 400 Sensoren.) 8 MB Flash-Speicher GSM - GPRS, EDGE, HDSPA, CDMA, UMTS, WLAN, Satelliten vom Benutzer konfigurierbar über Webseite 41 cm L x 13 cm B x 7 cm H 2,2 kg 5 Minuten von 15 bis 120 min (wählbar) wählbar Akku 6V, 4.5 Ah, Temperaturbereich: -35 C bis 80 C Solar-Panel Abmessungen Artikelnummer: TNS30 13,5 x 13,5 cm, 1,4 Watt Solarpanel imetos 3.3 Basiseinheit (ohne Sensoren), Internet-basierter Datenlogger, Batterie 4.5 Ah, 1,4 Watt Solarpanel, Montageschellen Die Station imetos 3.3 ist ein ideales Werkzeug für die Beobachtung der Umwelteinflüsse in der Landwirtschaft. Sie ist einfach zu installieren, zu warten und ermöglicht die Nutzung aller verfügbaren Pflanzenkrankheitsmodelle auf der Webplattform FieldClimate.com. imetos ECO D3 Sensoren-Layout Speicher Internetverbindung SMS-Alarm Abmessungen ohne Sensoren Gewicht ohne Sensoren Messintervall Aufzeichnungsintervall Daten-Austausch-Intervall 1 Analogeingang für Regenmesser 1 Sensoreingang für Temperatur / relative Luftfeuchte 1 Sensoreingang für Blattnässe 1 Temperatureingang 1 RS485 Digitaleingang - automatische Sensorerkennung unterstützt Sensorketten 1 RS485 Erweiterungseingang - unterstützt 2 optionale digitale Eingänge 8MB Flash-Speicher GSM - GPRS, EDGE, HDSPA, CDMA, UMTS, WLAN, Satelliten vom Benutzer konfigurierbar über Webseite 30cm L x 16 cm B x 19 cm H 1,9 kg 5 Minuten von 15 bis 120 min (wählbar) wählbar Akku 6V, 4.5 Ah, Temperaturbereich: -35 C bis 80 C Solar-Panel Abmessungen Artikelnummer: idec15 13,5 x 13,5 cm, 1,4 Watt Solarpanel imetos ECO D3 Basiseinheit (ohne Sensoren), Solarpanel und Hauptplatine Die imetos ECO D3 ist die nächste Generation der ECO D2 - eines effizienten und einfachen Datenloggers für die Überwachung der Bodenfeuchte. Die imetos ECO D3 erlaubt durch die Anbindung von verschiedenen Sensoren zur Überwachung von Klimavariablen auch die Nutzung von Pflanzenkrankheitsmodellen. Über API können Daten der imetos Stationen auf Webplattformen genutzt werden, die Krankheitsmodelle und Beratungsservice für den Pflanzenschutz anbieten, wie beispielsweise Horta, Rimpro und Vitimeteo. Dein Feld in deiner Hand!

4 Krankheitsmodelle für den Weinbau Falscher Mehltau (Plasmopara viticola) (Primärinfektion: Modell nach Cortesi, Hill et al.; Sekundärinfektion: Modell nach Arens, Blaser und Gehman; Inkubationszeit: Modell nach Müller und Sleumer) Echter Mehltau (Erysiphe necator) (Risikomodell für Echten Mehltau nach Gubler und Thomas, adaptiertes Modell, welches den Einfluß des natürlichen Gegenspielers Ampelomyces quisqualis berücksichtigt) Schwarzfäule der Rebe (Guignardia bidwellii) Reben-Anthracnose Schwarzer Brenner (Elsinoe ampelina) Blattwachstum und Regenmodell (Dargestellt wird die berechnete Niederschlagssumme der letzten 2,5,7 und 14 Tage, wodurch eingeschätzt werden kann, wieviel Pflanzenschutzmittel von den Blättern abgewaschen (verdünnt) wurden ist.) Entwicklung des Traubenwicklers (Erstauftreten) Das Informationsmanagement im Weinbau ist unerlässlich, wenn es um die Produktion von hochqualitativen Weintrauben geht, die den Ausgangspunkt für Qualitätsweine bilden. Seit mehr als 25 Jahren unterstützten wir durch Wetter- und Umweltinformationen Weinproduzenten und Weinexperten bei ihren Managemententscheidungen. Pessl Instruments war der erste Anbieter von Wetterstationen, für deren Standorte Krankheitsmodelle vom Falschen Mehltau zur Verfügung standen. Seit vielen Jahren werden die Modelle in ganz unterschiedlichen Weinbauregionen erfolgreich eingesetzt und bestätigen Jahr für Jahr ihre Effizienz. Die imetos 3.3 und imetos ECO D3 liefern das benötigte Rohdatenmaterial (Niederschlag, Blattnässe, Temperatur und Luftfeuchtigkeit) für die Kalkulation der Krankheitsmodelle. Auf der Webplattform FieldClimate.com sind die Modelle für die wichtigsten Krankheiten und Insekten einsehbar. Die Abbildung zeigt eine lange Niederschlagsund Blattnässeperiode mit Temperaturen von 10 bis 15 C, durch die eine Falsche Mehltau Infektion ausgelöst wird. Infektion Niederschlag

5 Weitere Krankheitsmodelle Apfel Apfelschorf (Venturia inaequalis) Apfelwickler (Cydia pomonella) Grüne und Mehlige Apfelblattlaus (Aphis pomi, Dysaphis plantaginea) Feuerbrand (Erwinia amylovora) Blattwachstum und Regenmodell für Niederschlagssumme Birne Birnenschorf (Venturia pyrina) Schwarzfleckenkrankheit (Stemphylium vesicarium) Feuerbrand (Erwinia amylovora) Blattwachstum und Regenmodell für Niederschlagssumme Kirsche Spitzendürre (Monilia laxa) Schrottschußkrankheit (Wilsonmyces carpophilus) Blattwachstum und Regenmodell für Niederschlagssumme Zitrusfrüchte Braunfleckung (Alternaria alternata) Aprikose, Pflaumen und Mirabellen Narren- oder Taschenkrankheit (Taphrina pruni) Blattwachstum und Regenmodell für Niederschlagssumme Pfirsich Kräuselkrankheit (Taphrina deformans) Pfirsichschorf (Cladosporium carpophilum) Blattwachstum und Regenmodell für Niederschlagssumme Olive Augenfleckenkrankheit (Spilocea oleagina) Nüsse Marssonina- Blattfleckenkrankheit (Gnomonia leptostyla) Bakterieller Walnussbrand (Xanthomonas arboricola pv. Juglandis)

6 Erdbeeren Echter Mehltau (Podosphaera aphanis) Heidelbeeren Colletotrichum- Fruchtfäule (Colletotrichum acutatum) Blattwachstum und Niederschlagssumme Melonen, Gurken, Zucchini und Kürbisse Echter Mehltau (Pseudoperonospora spp.) Welke bei Melone (Modell von Phytophthora infestans) Blattfleckenkrankeiten (Alternaria spp.) Freilandtomaten Kraut- und Bräunfäule (Phytophthora infestans) Dürrfleckenkrankheit (Alternaria solani) Wurzelbrand (Phytophthora capsici) Echter Mehltau (Leveillula taurica) Tomaten im geschützten Anbau Kraut- und Bräunfäule (Phytophthora infestans) (untersch. Modelle: Smith Periode, Fry, Negative Prognosis) Blattfleckenkrankheit (Septoria lycopersici) Schwarze Wurzelfäule (Colletotrichum coccodes) Samtfleckenkrankheit (Cladosporium fulvum) Paprika- und Auberginen Dürrfleckenkrankheit (Alternaria solani) Wurzelbrand (Phytophthora capsici) Echter Mehltau (Leveillula taurica) Antracnose (Colletotrichum spp.) Zwiebel Falscher Mehltau (Peronospora destructor) (Milioncast Modell) Botrytis-Blattfleckenkrankheit (Botrytis squamosa) Blattfleckenhkrankheit (Stemphylium vesicarium) Purpurfleckenkrankheit (Alternaria porri) Kopfsalat Falscher Mehltau (Bremia lactucae) Ringfleckenkrankheit (Microdochium panattonianum)

7 Karotten und Rüben Möhrenschwärze (Alternaria dauci) Cercospora- Blattfleckenkrankheit (Cercospora beticola) Spargel Blattschwärze am Spargel (Stemphylium vesicarium) (TomCast & Infektionsmodell) Spargelrost (Puccinia asparagus) Kartoffeln Kraut- und Knäulenfäule (Phytophthora infestans) (Prognose der Risikoperioden für eine Infektion und unterschiedliche Modelle je nach Region (Fry Modell, Smith Periode, Negative Prognosis mit Berechnung von Spritzintervallen)) Dürrfleckenkrankheit (Alternaria solani) (TomCast Modell) Weizen Schwarzrost (Puccinia graminis) Gelbrost/ Streifenrost (Puccinia striiformis) Braunrost (Puccinia tritici) Ährenfusariose/ partielle Taubährigkeit (Fusarium sp.) (inkl. Mykotoxinalarm) Reis Reisbrand (Magnaporthe oryzae) Blattscheidendürre (Rhizoctonia solani) Mais Braun- oder Schwarzfleckigkeit (Bipolaris sp. bzw. Helminthosporium sp.) Stängel- und Kolbenfäule (Fusarium sp.) Maiszünsler (Ostrinia nubilalis) (Modell für das Auftreten der 1.Generation) Weitere Informationen zu unseren Krankheitsmodellen finden Sie auf unsere Website:

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