Managementzonenkarten und Maisanbauer: Wie wichtig sind sie?

Im Rahmen mehrjähriger Analysen haben Forscher geprüft, ob auf der Grundlage von Bodenbeschaffenheit, Topographie oder anderen Landschaftsmerkmalen Karten von Bewirtschaftungszonen zuverlässig vorhersagen können, welche Teile eines Maisfeldes am meisten von erhöhten Aussaatmengen oder Stickstoffdüngung profitieren werden.

Die Studie ergab, dass entgegen gängiger Annahmen die Reaktionen von Anbauflächen auf dieselben Betriebsmittel von Jahr zu Jahr deutlich variieren. Der unberechenbarste Faktor, das Wetter, hatte dabei den größten Einfluss auf das Pflanzenwachstum. Landwirte können jedoch Maßnahmen ergreifen, um die Auswirkungen des Wetters auf ihre Ernte zu minimieren.

Die Kartierung von Managementzonen entstand aufgrund des gestiegenen Interesses an digitaler Landwirtschaft – der Nutzung neuer Datenerfassungs- und Analysetechnologien, um das Zusammenspiel der Faktoren, die die Ernteerträge beeinflussen, besser zu verstehen, erklärte Nicolas Martin, Professor für Pflanzenwissenschaften an der University of Illinois Urbana-Champaign, der die Analyse zusammen mit dem ehemaligen Postdoktoranden Carlos Agustin Alesso durchführte.

Diese Methoden nutzen feldgestützte Sensoren, Satellitendaten und andere digitale Werkzeuge, um zu erfassen, wie Nutzpflanzen auf lokale Bedingungen, Dünger, Saatgutmengen und andere Betriebsmittel reagieren. Ziel sei es, verschwenderische oder schädliche Anbaumethoden zu minimieren und gleichzeitig den Ertrag zu maximieren, fügte Martin hinzu.

In der jüngsten Studie wurde eine einzigartige Methode zur Validierung der Vorhersagen von Managementzonenkarten eingesetzt.

“Wir nutzten unsere Landmaschinen als Drucker und erzeugten so ein Flickwerk aus verschiedenen Materialien, ähnlich einer Patchworkdecke”, erklärte Martin. “Wir führten unser Experiment an mehreren Standorten durch und verwendeten dabei ein vollständig randomisiertes Versuchsdesign.”

Die Forscher führten ihre Studie an sieben typischen, nicht bewässerten Maisanbauflächen in Illinois durch. Jede Fläche wurde in zahlreiche Parzellen unterteilt. Jede Parzelle erhielt nach dem Zufallsprinzip unterschiedliche Aussaatstärken und Stickstoffdüngungen.

Zusätzlich erfassten die Forscher die Bodenbeschaffenheit, die Topographie und weitere landschaftliche Merkmale jedes Standorts. Sie standardisierten alle Variablen außer den Wetterbedingungen auf den verschiedenen Feldern. Die Studie wurde von 2016 bis 2021 durchgeführt.

Die Forscher ermittelten über mehrere Jahre hinweg den Ertrag jeder Parzelle zum Erntezeitpunkt. Dies half ihnen, diejenigen Parzellen zu identifizieren, die in den einzelnen Jahren am besten auf verschiedene Betriebsmittel reagierten. Mithilfe eines hochentwickelten Random-Forest-Algorithmus bestimmten sie, welche Faktoren – wie Wetterbedingungen, Bodeneigenschaften oder Hangneigung – am genauesten vorhersagen konnten, ob eine erhöhte Stickstoffdüngung oder eine höhere Aussaatstärke den Ertrag steigern würde.

Martin erklärte, dass Wettervariablen die Hauptfaktoren seien, die die räumlichen Reaktionsmuster auf Stickstoff- oder Saatgutmengen beeinflussen, dicht gefolgt von Landschafts- und Bodeneigenschaften. Er merkte außerdem an, dass diese Reaktionen aufgrund von Wettereinflüssen jährlich schwanken, was zumindest auf den untersuchten Feldern zu Inkonsistenzen führe.

“Das bedeutet, dass eine Parzelle, die in einem Jahr gut auf eine höhere Stickstoffdüngung reagiert, beim nächsten Maisanbau möglicherweise nicht mehr so gut darauf reagiert”, sagte er. “Daher ist das Konzept der Managementzonenkartierung kein verlässlicher Indikator für die Reaktion von Nutzpflanzen auf Betriebsmittel.”

“Wir glauben, dass diese Erkenntnisse teilweise erklären können, warum Präzisionslandwirtschaftstechnologien von den Landwirten nicht einheitlich übernommen wurden”, sagte Martin.

Die Forscher glauben, dass die Erfassung von mehr Daten über mehrere Jahre und der Einsatz besserer Werkzeuge für die Vor-Ort-Analyse die Genauigkeit der Kartierung von Managementzonen verbessern könnten.

Diese Forschung wurde vom Natural Resources Conservation Service und dem National Institute of Food and Agriculture des US-Landwirtschaftsministeriums unterstützt.