  {"id":22039,"date":"2023-07-13T15:20:57","date_gmt":"2023-07-13T13:20:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dbu.de\/projektdatenbank\/18104-01\/"},"modified":"2023-07-13T15:20:58","modified_gmt":"2023-07-13T13:20:58","slug":"18104-01","status":"publish","type":"projektdatenbank","link":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/projektdatenbank\/18104-01\/","title":{"rendered":"Ontogenese-Modelle als Entscheidungshilfe in der integrierten Pflanzenproduktion"},"content":{"rendered":"<p>Zielsetzung und Anlass des Vorhabens<\/p>\n<p>Das Projekt sollte die konzertierten Aktivit\u00e4ten der Offizialberatung (Pflanzenschutzdienste der L\u00e4nder) zur Optimierung und Praxiseinf\u00fchrung integrierter Pflanzenschutzsysteme in den fl\u00e4chenm\u00e4\u00dfig bedeu-tendsten Ackerbaukulturen erg\u00e4nzen. Wesentliche, z.T. zentrale Bausteine dieser integrierten und umweltvertr\u00e4glichen Pflanzenschutzsysteme sind rechnergest\u00fctzte Entscheidungshilfen.<br \/>\nZiel des Projektes war es, Ontogenesemodelle f\u00fcr die wichtigsten Getreidearten und f\u00fcr Winterraps zur Praxisreife zu entwickeln und an schaderregerbezogene Entscheidungssysteme zu koppeln.<\/p>\n<p>Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten MethodenEine Integration des Entwicklungsverlaufes in Pflanzenschutzsysteme gestaltet die Entscheidungsfindung der Schaderregermodelle wesentlich spezifischer bei der Terminierungen von Pflanzenschutzma\u00dfnahmen und den Eingrenzungen von Risikoperioden bzw. Phasen geringen Risikos).<br \/>\nDie Arbeitsschwerpunkte waren im Einzelnen:\u00b7\tAkquirierung bzw. Nachprogrammierung verf\u00fcgbarer Ontogenesemodelle und die Erstellung von Arbeitsmodellen<br \/>\n\u00b7\tPr\u00fcfung der M\u00f6glichkeiten einer Modellvereinfachung vor dem Hintergrund verf\u00fcgbarer Eingangsgr\u00f6\u00dfen und -parameter (i.d.R. Wetterdaten)<br \/>\n\u00b7\tAufbau einer umfassenden Datenbank mit Ontogeneseverl\u00e4ufen basierend auf historischen Daten aus Pflanzenschutz-, Sorten- und D\u00fcngungsversuchen der Offizialberatung<br \/>\n\u00b7\tAnlage von einfachen Versuchen zur detaillierten Erfassung der Entwicklungsverl\u00e4ufe verschiedener Sorten einer Kulturart.<br \/>\n\u00b7\tFl\u00e4chendeckende Validierung der bereits existierenden Ontogenesemodelle<br \/>\n\u00b7\tModifikation der Modelle zur Erh\u00f6hung der Abbildungsg\u00fcte (evtl. Aufnahme von Sortenparametern)<br \/>\n\u00b7\t\u00dcbertragung von bew\u00e4hrten Ontogenesemodellen auf verwandte Kulturen (z. B. Winterweizen auf Triticale)<br \/>\n\u00b7\tKopplung der Ontogenesemodelle an die im Programmpaket PASO zusammengefassten Schaderregermodelle<br \/>\n\u00b7\tKonzeptionierung und Vorbereitung der Darstellung der Ergebnisse im Internet<\/p>\n<p>Ergebnisse und Diskussion<\/p>\n<p>Der Nutzen der Modelle besteht vor allem in der Reduktion des Aufwandes f\u00fcr Felderhebungen. Es k\u00f6nnen Beginn und Ende der Erhebungszeitr\u00e4ume exakter festgelegt  sowie auch die optimalen Entscheidungs- bzw. Bek\u00e4mpfungstermine berechnet und empfohlen werden.<br \/>\nDatenlage<br \/>\nIn den ersten beiden Jahren des Projektes stand die Sammlung von ph\u00e4nologischen Daten und der Aufbau einer umfangreichen Datenbank im Vordergrund. Hierzu wurden Versuchsberichte (Sorten-, D\u00fcngungs- und Pflanzenschutzversuche) der Pflanzenschutzdienste der Jahre ab 1992 gesichtet und ausgewertet, umfangreiche Bonituren in Sortenversuchen durchgef\u00fchrt und spezielle Versuche zur exakten Erfassung von Wachstumsstadien (destructive sampling) angelegt und bonitiert. Allen Boniturstandorten wurden repr\u00e4sentative Wetterstationen zugeordnet. Die Wetterdaten wurden alle auf Vollst\u00e4ndigkeit und Plausibilit\u00e4t gepr\u00fcft. Sie stammen entweder von Stationen des Deutschen Wetterdienstes oder der Pflanzenschutzdienste.<br \/>\nInsgesamt wurden ca. 8000 Datenreihen gesichtet und auf Plausibilit\u00e4t gepr\u00fcft, die sich wie folgt auf die bearbeiteten Kulturen verteilen Winterweizen: 2653, Wintergerste: 1674, Winterroggen: 835, Wintertriticale: 938 und Winterraps: 1850. Die Winterweizen-Datenreihen stammen zum gr\u00f6\u00dften Teil aus Bayern, Rheinland-Pfalz, Brandenburg und Sachsen. Die Winterraps-Datenreihen sind vorrangig aus Th\u00fcringen, Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern. Auch bei der Wintergerste \u00fcberwiegen die Datenreihen aus Bayern. Die regionale Verteilung der Wintertriticale-Datenreihen ist homogen, wobei die meisten Daten aus Brandenburg, Rheinland-Pfalz und Sachsen-Anhalt stammen. Im Winterroggen dominieren die Datenreihen aus Brandenburg und Rheinland-Pfalz. Als generell unterrepr\u00e4sentiert in den Datenbest\u00e4nden m\u00fcssen die Bundesl\u00e4nder Hessen, Nordrhein-Westfalen und Saarland gelten.<br \/>\nModellanforderungen und Modellbewertung<br \/>\nDie neuen Ontogenesemodelle mussten im Wesentlichen drei Voraussetzungen erf\u00fcllen:<br \/>\n\u00b7\tdie Abbildungsg\u00fcte sollte mindestens so gut sein, wie die der bisher genutzten Modelle<br \/>\n\u00b7\twenige und einfach zu ermessende Wetterparameter als Eingangsgr\u00f6\u00dfen<br \/>\n\u00b7\teinfache Handhabung<br \/>\nUm die Modellleistungen vergleichen zu k\u00f6nnen, wurde ein G\u00fctekriterienkatalog aufgestellt. Praxisrelevante Stadien sollten sehr pr\u00e4zise vorhergesagt werden. F\u00fcr diese Stadien wurde ein Vergleich zwischen Bonitur und Modellergebnis durchgef\u00fchrt, anschlie\u00dfend wurde die Terminabweichung mit Punkten be-wertet und mit einem Gruppenfaktor zu Fehlerpunkten multipliziert. Je h\u00f6her der Gruppenfaktor, desto h\u00f6her war die Anzahl der Fehlerpunkte f\u00fcr die Abweichung. Die Summe der Fehlerpunkte diente zur Ein-sch\u00e4tzung der Abbildungsg\u00fcte des betrachteten Modells. Die Definition, welche Stadien mit welchen Gruppenfaktor versehen wurden, erfolgte fruchtartspezifisch.<br \/>\nModellentwicklung<br \/>\nEine umfassende Auswertung der zur Verf\u00fcgung stehenden Literatur ergab, dass alle bisherigen Modellans\u00e4tze sich sehr \u00e4hneln. Im Wesentlichen werden drei auf den Ontogenesefortschritt wirkende Einflussraten berechnet:<br \/>\neine Rate, die den Einfluss des Grades der Erf\u00fcllung des Vernalisationsbed\u00fcrfnisses ber\u00fccksichtigt (Verlangsamung der Ontogenese),<br \/>\neine Rate f\u00fcr den Temperatureinfluss undeine Rate f\u00fcr den photoperiodischen Einfluss auf die Entwicklungsgeschwindigkeit.<br \/>\nBasierend auf den Modellstrukturen der bekannten Modelle von ONTO und CERES-WHEAT wurden vier neue Arbeitsmodelle (SIMONTO1 &#8211; SIMONTO 4) erstellt, die sich im Zeitraum f\u00fcr die Vernalisation und in der Funktion f\u00fcr die Berechnung der Ontogeneserate unterschieden.<br \/>\nDiese Gr\u00f6\u00dfen wurden entweder nach dem Minimumprinzip verkn\u00fcpft, d. h. das der kleinste Faktor der begrenzende Faktor ist, oder sie wurden gleich gewichtet multipliziert.<br \/>\nSortenunterschiede<br \/>\nNeben den Hauptsorten wurden auch sich stark in der Entwicklung unterscheidende Sorten (BSA &#8211; Boniturnote) bez\u00fcglich ihrer Ontogenese miteinander verglichen. In keiner der untersuchten Kulturen zeigten sich gr\u00f6\u00dfere Differenzen in den Entwicklungsstadien bis Bl\u00fchbeginn. Die maximalen Abweichungen im Entwicklungsverlauf betrugen 3 &#8211; 4 Tage. Aus diesem Grund konnte auf eine Ber\u00fccksichtigung des Sortenfaktors in den neuen Ontogenesemodellen verzichtet werden.<br \/>\nModellergebnisse<br \/>\nSIMONTO 2 lieferte bei allen Fruchtarten die besten Simulationsergebnisse. Die Fehlerpunktsummen konnten z. B. beim Winterweizen um 16% und bei der Wintergerste um 68% reduziert werden.<br \/>\nIn der weitaus \u00fcberwiegenden Zahl der F\u00e4lle stimmten Simulation und Bonitur sehr gut \u00fcberein.<br \/>\nDie SIMONTO-Modelle wurden in das Programmpaket PASO integriert. Als Eingabegr\u00f6\u00dfen sind die Bezeichnung des Schlages, die repr\u00e4sentative Wetterstation, das Erntejahr, das Aussaatdatum und die Kulturart erforderlich. Als Output liefern die Modelle die simulierten Entwicklungsverl\u00e4ufe als Grafik oder Tabelle.<br \/>\nIm Fr\u00fchjahr 2005 werden die SIMONTO-Modelle in das Informationssystem Integrierte Pflanzenproduktion (ISIP) integriert.<\/p>\n<p>\u00d6ffentlichkeitsarbeit und Pr\u00e4sentation<\/p>\n<p>Pr\u00e4sentationen erfolgten bisher im Rahmen der Berichterstattung (Statusseminar am 19.5.2003, Osnabr\u00fcck), auf dem Seminar Pflanzenschutz im Ackerbau und Gr\u00fcnland (3.-5. November 2003 und 2.-4. November 2004). Des weiteren wurden die Projektergebnisse auf der 54. Deutschen Pflanzenschutztagung vorgestellt (54. Deutsche Pflanzenschutztagung vom 20.-23.09.2004, Hamburg, Sektion 17-2).<br \/>\nIm Nachrichtenblatt des Deutschen Pflanzenschutzdienstes ist in der Ausgabe 4\/2005 (ISSN 0027-7479, Band 57) der Artikel SIMONTO &#8211; ein neues Ontogenesemodell f\u00fcr Wintergetreide und Winterraps ver\u00f6ffentlicht worden. Im April\/Mai 2005 wird ein Artikel in der Zeitschrift Pflanzenschutzpraxis erscheinen.<br \/>\nAu\u00dferdem wurde das Projekt auf einer slowenischen Tagung (The 7th slovenian conference on plant protection, 8.-10. M\u00e4rz 2005) mit einem Poster vorgestellt.<\/p>\n<p>Fazit<\/p>\n<p>Die SIMONTO-Modelle werden als Steuerungsinstrument f\u00fcr Pflanzenschutz- und D\u00fcngungsma\u00dfnahmen genutzt. Sie sind au\u00dferdem an Schaderregermodelle gekoppelt, wodurch die Ergebnisse der computergest\u00fctzten Entscheidungshilfen noch pr\u00e4ziser werden.<br \/>\nDie Ergebnisse der SIMONTO-Modelle werden ab 2004 sowohl direkt, als auch verarbeitet durch schaderregerbezogene Entscheidungshilfen im Informationssystem Integrierte Pflanzenproduktion (ISIP) dargestellt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zielsetzung und Anlass des Vorhabens Das Projekt sollte die konzertierten Aktivit\u00e4ten der Offizialberatung (Pflanzenschutzdienste der L\u00e4nder) zur Optimierung und Praxiseinf\u00fchrung integrierter Pflanzenschutzsysteme in den fl\u00e4chenm\u00e4\u00dfig bedeu-tendsten Ackerbaukulturen erg\u00e4nzen. Wesentliche, z.T. zentrale Bausteine dieser integrierten und umweltvertr\u00e4glichen Pflanzenschutzsysteme sind rechnergest\u00fctzte Entscheidungshilfen. 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