Prognosemodelle

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    Aufwand und Nutzen, das sind die zwei entscheidenden Faktoren, wenn es um die Digitalisierung im Pflanzenbau geht. Neue Innovationen strömen auf den Markt, aber braucht es die wirklich alle? Sicher ist: Das Klima und in Folge dessen auch das Wetter ändern sich. Die alten Bauernregeln werden von hochmodernen Prognosemodellen ersetzt.

    Dr. Benno Kleinherz und Dr. Manfred Röhrig sind Agrarwissenschaftler und Entwickeln Entscheidungshilfen für den Agrarsektor. Aktuell sind ganze 20 davon auf den Markt, genutzt werden sie von über 37.000 registrierten Landwirten.

    Welchen Nutzen bringen diese Programme? Benno Kleinherz fasst den grundsätzlich so zusammen: "Wer unsere Entscheidungshilfen konsequent nutzt, der spart zunächst viel Zeit bei eigenen Bonituren." Einige der programmierten Prognosemodelle berechnen anhand von Wetterdaten, wann mit Schaderregeraufkommen zu rechnen ist und wann der optimale Bekämpfungstermin dafür sein wird. So lassen sich Pflanzenschutzmittel effizient ausbringen, unter Umständen kann auf einzelne Spritzungen sogar ganz verzichtet werden.

    Für viele Landwirte sind solche Modelle nicht nur eine Hilfe, sie werden mit Blick in die Zukunft auch unverzichtbar werden. Stephan Randel ist Leiter Pflanzenbau und Technik der Agro Bördegrün Niederndodeleben. Seit 2016 nutzt er das Prognosemodell SYMCERC zur Halmbruchbekämpfung.

    "Mein Pflanzenbauberater hat mich darauf aufmerksam gemacht. Die Anwendung ist einfach. Dialoggeführt gebe ich unter anderem Region, Schlag, Aussaattermin, Vorfrucht und Sorte ein. Wenn die angebaute Sorte nicht in der Auswahl ist, klicke ich eine ähnliche Sorte an. SYMCERC ermittelt dann die aktuelle Gefährdung und gibt eine Prognose für die nächsten drei Tage. Unterm Strich benötige ich weniger Zeit für meine Entscheidungen. Das macht die Halmbruchbekämpfung auf der 1.200 Hektar großen Winterweizenfläche unseres Betriebs effizienter."

    Im Maschinenring Magazin 01.2020 finden Sie einen sechsseitigen Bericht über verschiedene Prognosemodelle.