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Peter Wagner MLU-Halle, Professur für Landwirtschaftliche Betriebslehre www.landw.uni-halle.de/lb/ Precision Farming - ein Zwischenbericht aus informationsökonomischer.

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1 Peter Wagner MLU-Halle, Professur für Landwirtschaftliche Betriebslehre Precision Farming - ein Zwischenbericht aus informationsökonomischer Sicht -

2 I O

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4 Der Erfolg einer PF-Strategie wird c.p. um so besser sein je kleinräumiger wir die standörtlichen Gegebenheiten kennen (preisgünstige, hoch auflösende Sensorik) je kleinräumiger die Technik arbeiten kann (Reaktionsgeschwindigkeit und Arbeitsbreite/Teilbreite) je besser die Wirkung von standörtlichen Gegebenheiten und Input auf den Output (Produktionsfunktionen) in kleinräumigem Maßstab bekannt sind (Qualität der Entscheidungsregeln)

5

6 wirtschaftliche Effekte einer idealen Teilschlag-N-Düngung - Qualität Entscheidungsregeln 100 % - (geringe Heterogenität)

7

8 wirtschaftliche Effekte einer idealen Teilschlag-N-Düngung - Qualität Entscheidungsregeln 100 % - (hohe Heterogenität)

9 wirtschaftliche Effekte einer suboptimalen Teilschlag-N-Düngung - Qualität Entscheidungsregeln 90 % - (hohe Heterogenität)

10 wirtschaftliche Effekte einer suboptimalen Teilschlag-N-Düngung - Qualität Entscheidungsregeln 80 % - (hohe Heterogenität)

11 wirtschaftliche Effekte einer suboptimalen Teilschlag-N-Düngung - Qualität Entscheidungsregeln 70 % - (hohe Heterogenität)

12 Wie funktioniert Precision Farming? Entscheidungsregeln ErtragskartierungLeitfähigkeitsmessungVegetationsindicesBodenprobenahme (z.B. pH-Wert) AussaatGrunddüngungN-DüngungFungizid- u.WR-EinsatzBodenbearbeitungUnkrautbekämpfung

13 Data Audit Variante Betrieb (homogene N-Gabe) Raster 10X10 hier: Zusammenhang zwischen Ertrag 2004 und....

14 !!! ??? früher und heuteheute und morgen Y Y N N, Y h, EM38, REIP, pH, Information …

15 enthalten das Know-how des Precision Farming sollten zu den globalen Entscheidungsregeln des Anwenders passen Ziel: Maximierung des Nutzens; oftmals synonym mit Gewinn unterschiedliche Entwicklungsstufen: ER 1. Generation ER 2. Generation Maximierung des pflanzen- baulichen Ertrags Düngung nach Entzug Optimierung der ökonomischen Leistung Berücksichtigung von Faktor-/Produktpreisrelationen Voraussetzung: Kenntnis über Input- Output Beziehung Entscheidungsregeln für Precision Farming

16 Karten-Ansatz Einteilung des Feldes in unterschiedliche Ertragspotenzialzonen nach Abreifeluftbildern und Ertragskarten anwendbar ab 1. N- Teilgabe Yara-N-Sensor reflektionsoptische Messungen, Düngung N-Bedarf der Pflanzen anwendbar ab 2. N- Teilgabe Neuronales Netz Ertragsprognosen auf Grundlage vielfältiger teilflächenspezifischer Informationen anwendbar ab 1. N- Teilgabe jährliche Kosten: 3.084,6 + 0,28 /ha jährliche Kosten: 6.397,7 geschätzt: jährliche Kosten: 8.368,9 + 0,97 /ha ER 1. Generation ER 2. Generation drei Strategien zur differenzierten N-Düngung

17 Feldversuch KarteSensor Netz jeweils im Vergleich zu konstant einheitlich Δ N 2) Δ Y 3) Δ totalΔ N 2) Δ Y 3) Δ totalΔ N 2) Δ Y 3) Δ total 350_ _ _ _ _ _ _ _ _ Ergebnisse der Feldversuche (alle Werte in /ha 1) ) 1) Bewertung der Feldversuchsergebnisse auf Basis der jeweils erzielbaren Stickstoff- und Weizenpreise der einzelnen Versuchsjahre 2) minus bedeutet: höhere Kosten (mehr N) und damit weniger Gewinnbeitrag 3) minus bedeutet: weniger Ertrag und damit weniger Gewinnbeitrag

18 Fazit: KarteSensorNetz Ergebnis:tendenziell negativschwach positivdeutlich positiv Kosten:niedrigmittelhoch Informationsbedarf:niedrig hoch Zukunft:schwierig zu verbessern, da aktuelle Witterungsdaten fehlen schwierig zu verbessern, da ertragslimitierende Faktoren außer N nicht berücksichtigt werden können zu verbessern durch Hinzunahme weiterer Sensordaten Das Ergebnis der Entscheidungsregeln fiel um so besser aus, je mehr Information zielgerichtet verarbeitet werden konnte !

19 ENDE


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