Online-Entscheidungshilfen Neu: SIG-Getreide · Online-Entscheidungshilfen Neu: SIG-Getreide Sachsen 3.3.2011 Dr. Benno Kleinhenz und andere Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte

Online-Entscheidungshilfen

Neu: SIG-Getreide

Sachsen 3.3.2011

Dr. Benno Kleinhenz und andere

Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte Entscheidungshilfen

und Programme im Pflanzenschutz

Rüdesheimer Str. 68

55545 Bad Kreuznach

Email: [email protected]

Internent: www.zepp.info

Einleitung

Modellnutzung

aktuelle Prognose-Modelle

Flächenhafte Bereitstellung von Wetterdaten

Interpolation von Wetterparametern

Berücksichtigung von Radarniederschlägen

Infektionsbedingungen mit Hilfe von SIG sichtbar machen

Berechnung der Bestandesentwicklung mit der BBCH Scala

Zusammenfassung

Gliederung

Kleinhenz et. al Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte Entscheidungshilfen im Pflanzenschutz

Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte

Entscheidungshilfen und Programme im Pflanzenschutz

am

DLR Rheinhessen-Nahe-Hunsrück, Bad Kreuznach

Modellerstellerwiss. Institutionen

(z.B. Universitäten, JKI, etc.)

im In- und Ausland

Andere

KooperationspartnerDeutscher Wetterdienst,

……

14 Pflanzenschutzdienste der Länder

Aufbau und Aufgaben der ZEPP


Prognose-

modelle

Monitoring Berater-

empfehlung

Die 3 Säulen des Warndienstes

Nutzung eines Prognosemodells

MonitoringdatenWetterdaten

Input:

Wetterdaten und FelddatenZ

E

P

P

Output:

z.B. Entwicklungsphasen,

Befallsverläufe,

etc.

PSD

/

ISIP

Brief Fax Email / Internet SMS

Berechnung

des

Modellalgorithmus


Nutzung eines Prognosemodells

Schaderregerprognose

durch einen

Algorithmus

Landwirt

SchlagkarteiWetterdaten

Input:

Wetterdaten und Felddaten

Monitoringdaten

Output:

z.B. Entwicklungsphasen

Befallsverläufe

etc.

Schlagspezifische Entscheidung

Z

E

P

P

PSD

/

ISIP


Die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten eines Prognosemodells

• Abschätzung des Befallsrisikos

• Abschätzung der Bekämpfungsnotwendigkeit

• Festlegung des günstigsten Termins

für Befallserhebungen im Feld

• Festlegung des optimalen Bekämpfungstermins

• teilweise Pflanzenschutzmittelauswahl


Ackerbau-Getreide-Modelle

Berater Nutzer

Getreide

WW Praxis x x x

TIW Praxis x x

RW Praxis x x

WW Praxis x

RW Praxis x

Septoria SEPTRI1 WW Entw. x ab 2011 ab 2011

SEPTRI2 WW Entw. x

SEPTRI3 WW Entw. x ab 2011 ab 2011

Blattläuse SIMLAUS WW/GW Praxis x x (x)

ONTO WW/GW Praxis x

ONTO-N WW Praxis x

SIMONTO WW/TIW/RW/GW Praxis x x x

PUCREC1 RW Entw. x

PUCREC3 RW Entw. x

PUCTRI1 WW Entw. x

PUCTRI3 WW Entw. x

Fusarium FUS-OPT WW Entw. x

23 Blattkrankheiten SIG-Getreide 5 Getreidearten Praxis x x x

Braunrost

Halmbruch

Ontogenese

ISIP

SIMCERC

SIMCERC3

VerfügbarkeitSchaderreger Entwick-

lungsstufe

Modellname Modul/Kultur

PASOWIN


Ackerbau andere Modelle

Berater Nutzer

Kartoffel

SIMPHYT1 KAR Praxis x x x

SIMPHYT2 KAR Praxis x

SIMPHYT3 KAR Praxis x x x

Folphy KAR Praxis x

SIMBLIGHT1 KAR Praxis x x

ÖKO-SIMPHYT KAR Praxis x x

alte Negativprog. (DWD)KAR Praxis x

SIMLEP1-Start KAR Praxis x

SIMLEP3 KAR Praxis x x x

Zuckerrüben

CERCBET1 ZR Praxis x x x

CERCBET3 ZR Praxis x x x

Mehltau ERYBET1 ZR Entw. x x

ERYBET3 ZR Entw. x ab 2011 ab 2011

Rost UROBET1 ZR Entw. x x x

UROBET3 ZR Entw. x ab 2011 ab 2011

Ramualaria RAMUBET1 ZR Entw. x x x

RAMUBET3 ZR Entw. x ab 2011 ab 2011

Raps

Sclerotinia SkleroPro Praxis x x

Mais

Maiszünsler OSTRISUM Praxis x x

Tabak

SIMPEROTA1 Praxis x

SIMPEROTA3 Praxis x

Coletotrichum SIMCOL Lupine Entw. x

PASOWIN ISIPSchaderreger Modellname Modul/Kultur Entwick-

lungsstufe

Blattflecken

Blauschimmel

Krautfäule

Kartoffelkäfer

Verfügbarkeit


Gartenbau

Berater Nutzer

Gemüse

Kohlfliege Kohl Praxis x x

Möhrenfliege Möhre Praxis x x

Spargelfliege Zwiebel Praxis x x

Falscher Mehltau ZWIPERO Zwiebel Praxis x x

Verticilium TOMCAST Spargel Praxis x

Obst

FEUERBRA Apfel/Birne Praxis x

ANLAFBRA Apfel/Birne Praxis x

Maryblight (Moltmann)Apfel/Birne Praxis x ab 2011 ab 2012

Monilia laxa MONILIASIM Kirsche Entw. x x

Taphrina deformansTAPDEFTAPDEF Pfirsich Entw. x x

Mills und Laplante Apfel Praxis x

ASCAB Apfel Entw. x ab 2011 ab 2012

10 Apfelschädlinge POMSUM Apfel Praxis x x x

CYDIASUM Apfel Entw. x

SIMCYDIA Apfel Entw. x ab 2011 ab 2012

Apfelsägewespe HOPLOSUM Apfel Entw. x

Schaderreger

Feuerbrand

Modellname

Apfelwickler

SWAT

Modul/Kultur Entwick-

lungsstufe

Verfügbarkeit

Apfelschorf

PASOWIN ISIP


Flächenhafte Bereitstellung

von Wetterdaten


588 Stationen

- 473 landeseigene Stationen

- 115 DWD Stationen

Wetterstationsnetz

Kleinhenz et. al Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte Entscheidungshilfen im Pflanzenschutz 1

Flächendeckende Wetterdatenbereitstellung


Früher: 3 Wetterstationen

Heute: 1367 Wetterstationen

Problem:

•Weitmaschiges Messnetz

(Abstand bis zu 60 km)

•Zuordnung einer repräsentativen

Wetterstation oft nicht möglich

Lösung:

Berechnungen von interpolierten

Wetterdaten mittels geostat.

Interpolationsverfahren

Deutschland: ca. 360.000 virtuelle Wetterstationen

ca. 200.000 virtuelle Wetterstationen auf ldw. Fläche


Räumliche Verteilung von Niederschlag

Das sog. RADOLAN-Niederschlagsprodukt ist eine Kombination

der automatischen Bodenniederschlagsstationen (Ombrometer) und

der Radaraufzeichnungen.

Die stündlichen Niederschlagswerte stehen in einer Auflösung von 1km² deutschlandweit zur Verfügung.


0 mm

0 - 2,4 mm

2,4 - 4,9 mm

4,9 - 7,5 mm

7,5 - 11,4 mm

> 11,4 mm

Wetterstationen

24.05.07 von 16 bis 21 Uhr

Radarniederschlag


t-Test auf Unterschiede - Lufttemperatur

0

20

40

60

80

100

2004 2005 2006 2007 2008%

Jahr

Lufttemperatur: gemessener Wert vs. interpolierter Wert während der Vegetationsperiode (April bis September)

prozentualer Anteil an Wetterstations-Standorten ohne signfikante Unterschiede zwischen gemessenen und interpolierten Werten

Jahr n

2004 395

2005 412

2006 464

2007 494

2008 492


t-Test auf Unterschiede - relative Luftfeuchte

0

20

40

60

80

100

2004 2005 2006 2007 2008%

Jahr

relative Luftfeuchte: gemessener Wert vs. interpolierter Wert während der Vegetationsperiode (April bis September)

prozentualer Anteil an Wetterstations-Standorten ohne signfikante Unterschiede zwischen gemessenen und interpolierten Werten

Jahr n

2004 395

2005 412

2006 464

2007 494

2008 492


Einflüsse auf meteorologische Messungen im Freiland

Standort

kleinklimatologische Umgebung

Strahlung

Zirkulation

Abschattung

Untergrund

Trägheit der Messsensorik

Temperatureinfluss

Alter der Messsensorik

Wartung und Pflege

Verfälschung der im Labor erzielten Genauigkeit!

Genauigkeit bei ca. 0,5 °C

19

Messungen meteorologischer Größen


Neu: SIG-Getreide

Kultur Krankheit

Winterweizen Wintergerste Winterroggen Wintertriticale Sommergerste

Braunrost X X X

DTR X

Gelbrost X X

Mehltau X X X X X

Netzflecken X X

Rhynchosporium X X X X

S. nodorum X X

S. tritici X X

Zwergrost X X

5 Getreidearten - 23 Krankheiten

Infektionsbedingungen je Kultur und Krankheit


Modellierung

Pflanzenwachstum

Primär-

inokulum

Mikroklima um die

Blattetagen

Saatzeit

Pflanzenreste

Andere Kulturen

Fruchtfolge

Anbauverhältnis

ISIP Rheinland-Pfalz Eich Tatjana 2001

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

12. J

ul

19. J

ul

26. J

ul

2. A

ug

9. A

ug

16. A

ug

23. A

ug

30. A

ug

6. S

ep

13. S

ep

20. S

ep

bhh

bhm

bhn

Epidemie d.

Krankheit

Wasserverfügbarkeit Beregnung

Andere

Bodeneigenschaften

Bodenbearbeitung

Stickstoffverfügbarkeit

Düngung

WETTER

-Temp.

-Rel.luft.

-Regen

-Wind

Sorte

Infektionsgefahr

Inkubationszeit

Pilzwachstum

Latenzzeit

Sporenproduktion

Pflanzenwachstum

Primär-

inokulum

Mikroklima um die

Blattetagen

Saatzeit

Pflanzenreste

Andere Kulturen

Fruchtfolge

Anbauverhältnis

ISIP Rheinland-Pfalz Eich Tatjana 2001

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

12. J

ul

19. J

ul

26. J

ul

2. A

ug

9. A

ug

16. A

ug

23. A

ug

30. A

ug

6. S

ep

13. S

ep

20. S

ep

bhh

bhm

bhn

Krankheit

Epidemie

Wasserverfügbarkeit Beregnung

Andere

Bodeneigenschaften

Bodenbearbeitung

Stickstoffverfügbarkeit

Düngung

WETTER

-Temp.

-Rel.luft.

-Regen

-Wind

Sorte

Infektionsgefahr

Inkubationszeit

Pilzwachstum

Latenzzeit

Sporenproduktion


Bereits vorhandene Modelle

PUCREC/TRI

SEPTRI

SIMONTO

Literaturdaten

Inhalt SIG-Getreide


Infektionsgefahrindex (IGIT) in Abhängigkeit von der Temperatur (DTR)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36

Temperatur (°C)

IGI_

T


Infektionsgefahrindex (IGIBN) in Abhängigkeit von der Blattnässedauer (DTR)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Blattnässedauer (Stunde)

IGI_

BN


Infektionsgefahrindex (IGI) in Abhängigkeit von der Temperatur und der

Blattnässedauer (DTR)

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

0

5

10

1520

2530

35

0

2

4

6

810

INF

Temperatur (

°C)

Blattnässe (Stunde)

IGI


0

5

10

15

20

25

30

Te

mp

era

tur

(°C

) -

NN

(m

m)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

rL (

%)NN (mm)

Temperatur (°C)

Rel.Luft. (%)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1. M

ai.

6. M

ai.

11

. M

ai.

16

. M

ai.

21

. M

ai.

26

. M

ai.

31

. M

ai.

5. Ju

n.

10

. Ju

n.

15

. Ju

n.

20

. Ju

n.

25

. Ju

n.

30

. Ju

n.

IGI_

T_

BN

DTR

Relativer täglicher Infektionsgefahrindex für DTR


0

5

10

15

20

25

30

Te

mp

era

tur

(°C

) -

NN

(m

m)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

rL (

%)NN (mm)

Temperatur (°C)

Rel.Luft. (%)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1. M

ai.

6. M

ai.

11

. M

ai.

16

. M

ai.

21

. M

ai.

26

. M

ai.

31

. M

ai.

5. Ju

n.

10

. Ju

n.

15

. Ju

n.

20

. Ju

n.

25

. Ju

n.

30

. Ju

n.

IGI_

T_

BN

DTRINF möglich

INF wahrscheinlich

INF unwahrscheinlich

Infektionsgefahrindex für DTR in drei Klassen


SIG in Winterweizen (15 Wetterstationen), 01.03.-30.06.2010

Schaderreger

An

teil

Ta

ge

Infektionen unwahrscheinlich Infektionen möglich Infektionen wahrscheinlich

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Braunrost DTR Gelbrost Mehltau Septoria

nodorum

Septoria tritici

Anteil infektionsgünstiger Tage während der Vegetationsperiode


Darstellung von SIG in ISIP





30.04.2010



SIMONTO (Getreide)

Bestandesentwicklung BBCH-Wert

Blattentwicklung 9 bis 14

Anfang bis Mitte Bestockung 15 bis 24

Mitte bis Ende Bestockung 25 bis 29

Beginn Schossen 30 bis 31

2-Knoten Stadium 32

3-Knoten Stadium 33 bis 36

Erscheinen des Fahnenblattes 37 bis 39

Ährenschwellen 40 bis 49

Ährenschieben 50 bis 59

Beginn Blüte 60 bis 63

Mitte Blüte 64 bis 66

Ende Blüte 67 bis 70

außerhalb des Prognosezeitraums



Zusammenfassung

SIG prognostiziert die tägliche Infektionsgefahr für 23 Getreideblattkrankheiten.

Durch die Verwendung von interpolierten Wetterdaten und Radarniederschlägen

erfolgt die Prognose schlagspezifisch.

Die Infektionsbedingungen und Befallserhebungen der letzten 4 Wochen

werden tabellarisch angezeigt.


Vielen Dank für

Ihre Aufmerksamkeit!

Wir bedanken uns für die Förderung des Projektes im Rahmen des

Innovationsprogrammes durch das BMELV sowie für die Projektdurchführung

durch die BLE.

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