Irrigated agriculture in the Khorezm region in the arid inner Aral Sea Basin faces enormous challenges due to a legacy of cotton monoculture and non-sustainable water use. Regional crop growth monitoring and yield estimation continuously gain in importance, especially with regard to climate change and food security issues. Remote sensing is the ideal tool for regional-scale analysis, especially in regions where ground-truth data collection is difficult and data availability is scarce. New satellite systems promise higher spatial and temporal resolutions. So-called light use efficiency (LUE) models are based on the fraction of photosynthetic active radiation absorbed by vegetation (FPAR), a biophysical parameter that can be derived from satellite measurements. The general objective of this thesis was to use satellite data, in conjunction with an adapted LUE model, for inferring crop yield of cotton and rice at field (6.5 m) and regional (250 m) scale for multiple years (2003-2009), in order to assess crop yield variations in the study area. Intensive field measurements of FPAR were conducted in the Khorezm region during the growing season 2009. RapidEye imagery was acquired approximately bi-weekly during this time. The normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated for all images. Linear regression between image-based NDVI and field-based FPAR was conducted. The analyses resulted in high correlations, and the resulting regression equations were used to generate time series of FPAR at the RapidEye level. RapidEye-based FPAR was subsequently aggregated to the MODIS scale and used to validate the existing MODIS FPAR product. This step was carried out to evaluate the applicability of MODIS FPAR for regional vegetation monitoring. The validation revealed that the MODIS product generally overestimates RapidEye FPAR by about 6 to 15 %. Mixture of crop types was found to be a problem at the 1 km scale, but less severe at the 250 m scale. Consequently, high resolution FPAR was used to calibrate 8-day, 250 m MODIS NDVI data, this time by linear regression of RapidEye-based FPAR against MODIS-based NDVI. The established FPAR datasets, for both RapidEye and MODIS, were subsequently assimilated into a LUE model as the driving variable. This model operated at both satellite scales, and both required an estimation of further parameters like the photosynthetic active radiation (PAR) or the actual light use efficiency (LUEact). The latter is influenced by crop stress factors like temperature or water stress, which were taken account of in the model. Water stress was especially important, and calculated via the ratio of the actual (ETact) to the potential, crop-specific evapotranspiration (ETc). Results showed that water stress typically occurred between the beginning of May and mid-September and beginning of May and end of July for cotton and rice crops, respectively. The mean water stress showed only minor differences between years. Exceptions occurred in 2008 and 2009, where the mean water stress was higher and lower, respectively. In 2008, this was likely caused by generally reduced water availability in the whole region. Model estimations were evaluated using field-based harvest information (RapidEye) and statistical information at district level (MODIS). The results showed that the model at both the RapidEye and the MODIS scale can estimate regional crop yield with acceptable accuracy. The RMSE for the RapidEye scale amounted to 29.1 % for cotton and 30.4 % for rice, respectively. At the MODIS scale, depending on the year and evaluated at Oblast level, the RMSE ranged from 10.5 % to 23.8 % for cotton and from -0.4 % to -19.4 % for rice. Altogether, the RapidEye scale model slightly underestimated cotton (bias = 0.22) and rice yield (bias = 0.11). The MODIS-scale model, on the other hand, also underestimated official rice yield (bias from 0.01 to 0.87), but overestimated official cotton yield (bias from -0.28 to -0.6). Evaluation of the MODIS scale revealed that predictions were very accurate for some districts, but less for others. The produced crop yield maps indicated that crop yield generally decreases with distance to the river. The lowest yields can be found in the southern districts, close to the desert. From a temporal point of view, there were areas characterized by low crop yields over the span of the seven years investigated. The study at hand showed that light use efficiency-based modeling, based on remote sensing data, is a viable way for regional crop yield prediction. The found accuracies were good within the boundaries of related research. From a methodological viewpoint, the work carried out made several improvements to the existing LUE models reported in the literature, e.g. the calibration of FPAR for the study region using in situ and high resolution RapidEye imagery and the incorporation of crop-specific water stress in the calculation. / Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Modellierung regionaler Erntemengen von Baumwolle und Reis in der usbekischen Region Khorezm, einem Bewässerungsgebiet das geprägt ist von langjähriger Baumwoll-Monokultur und nicht-nachhaltiger Land- und Wassernutzung. Basis für die Methodik waren Satellitendaten, die durch ihre großflächige Abdeckung und Objektivität einen enormen Vorteil in solch datenarmen und schwer zugänglichen Regionen darstellen. Bei dem verwendeten Modell handelt es sich um ein sog. Lichtnutzungseffizienz-Modell (im Englischen Light Use Efficiency [LUE] Model), das auf dem Anteil der photosynthetisch aktiven Strahlung basiert, welcher von Pflanzen für das Wachstum aufgenommen wird (Fraction of Photosynthetic Active Radiation, FPAR). Dieser Parameter kann aus Satellitendaten abgeleitet werden. Das allgemeine Ziel der vorliegenden Arbeit war die Nutzung von Satellitendaten für die Ableitung der Erntemengen von Baumwolle und Reis. Dazu wurde ein Modell entwickelt, das sowohl auf der Feldebene (Auflösung von 6,5 m) als auch auf der regionalen Ebene (Auflösung von 250 m) operieren kann. Während die Ableitung der Erntemengen auf der Feldebene nur für ein Jahr erfolgte (2009), wurden sie auf der regionalen Ebene für den Zeitraum 2003 bis 2009 modelliert. Intensive Feldmessungen von FPAR wurden im Studiengebiet während der Wachstumssaison 2009 durchgeführt. Parallel dazu wurden RapidEye-Daten in ca. zweiwöchentlichem Abstand aufgezeichnet. Aus den RapidEye-Daten wurde der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) berechnet, der anschließend mit den im Feld gemessenen FPAR-Werten korreliert wurde. Die entstandenen Regressionsgleichungen wurden benutzt um Zeitserien von FPAR auf RapidEye-Niveau zu erstellen. Anschließend wurden diese Zeitserien auf die MODIS-Skala aggregiert um damit das MODIS FPAR-Produkt zu validieren (1 km), bzw. eine Kalibrierung des 8-tägigen 250 m NDVI-Datensatzes vorzunehmen. Der erste Schritt zeigte dass das MODIS-Produkt im Allgemeinen die RapidEye-basierten FPAR-Werte um 6 bis 15 % überschätzt. Aufgrund der besseren Auflösung wurde das kalibrierte 250 m FPAR-Produkt für die weitere Modellierung verwendet. Für die eigentliche Modellierung wurden neben den FPAR-Eingangsdaten noch weitere Daten und Parameter benötigt. Dazu gehörte z.B. die tatsächliche Lichtnutzungseffizienz (LUEact), welche von Temperatur- und Wasserstress beeinflusst wird. Wasserstress wurde berechnet aus dem Verhältnis von tatsächlicher (ETact) zu potentieller, feldfruchtspezifischer Evapotranspiration (ETc), die beide aus einer Kombination von Satelliten- und Wetterdaten abgeleitet wurden. Der durchschnittliche Wasserstress schwankte nur geringfügig von Jahr zu Jahr, mit Ausnahmen in den Jahren 2008 und 2009. Die Modellschätzungen wurden durch feldbasierte Ernteinformationen (RapidEye-Ebene) sowie regionale statistische Daten (MODIS-Ebene) evaluiert. Die Ergebnisse zeigten, dass beide Modellskalen regionale Ernteerträge mit guter Genauigkeit nachbilden können. Der Fehler für das RapidEye-basierte Modell betrug 29,1 % für Baumwolle und 30,4 % für Reis. Die Genauigkeiten für das MODIS-basierte Modell variierten, in Abhängigkeit des betrachteten Jahres, zwischen 10,5 % und 23,8 % für Baumwolle und zwischen -0,4 % und -19,4 % für Reis. Insgesamt gab es eine leichte Unterschätzung der Baumwoll- (Bias = 0,22) und Reisernte (Bias = 0,11) seitens des RapidEye-Modells. Das MODIS-Modell hingegen unterschätzte zwar auch die (offizielle) Reisernte (mit einem Bias zwischen 0,01 und 0,87), überschätzte jedoch die offiziellen Erntemengen für die Baumwolle (Bias zwischen -0,28 und -0,6). Die Evaluierung der MODIS-Skala zeigte dass die Genauigkeiten extrem zwischen den verschiedenen Distrikten schwankten. Die erstellten Erntekarten zeigten dass Erntemengen grundsätzlich mit der Distanz zum Fluss abnehmen. Die niedrigsten Erntemengen traten in den südlichsten Distrikten auf, in der Nähe der Wüste. Betrachtet man die Ergebnisse schließlich über die Zeit hinweg, gab es Gebiete die über den gesamten Zeitraum von sieben Jahren stets von niedrigen Erntemengen gekennzeichnet waren. Die vorliegende Studie zeigt, dass satellitenbasierte Lichtnutzungseffizienzmodelle ein geeignetes Werkzeug für die Ableitung und die Analyse regionaler Erntemengen in zentralasiatischen Bewässerungsregionen darstellen. Verglichen mit verwandten Studien stellten sich die ermittelten Genauigkeiten sowohl auf der RapidEye- als auch auf der MODIS-Skala als gut dar. Vom methodischen Standpunkt aus gesehen ergänzte diese Arbeit vorhanden LUE-Modelle um einige Neuerungen und Verbesserungen, wie z.B. die Validierung und Kalibrierung von FPAR für die Studienregion mittels Feld- und hochaufgelösten RapidEye-Daten und dem Einbezug von feldfrucht-spezifischem Wasserstress in die Modellierung.

Thesis (doctoral)--Swedish University of Agricultural Sciences, 2000. / Thesis based on four papers, which are included. Includes bibliographical references.

Zugl.: Bonn, Universiẗat, Diss., 2000. / Teilw. mit Schreibfehler im Serientitel Forschungsbericht Agratechnik.

Die Landwirtschaft prägt das Bild des länd­lichen Raumes. Kaum ein anderer Bereich hat innerhalb weniger Jahrzehnte einen so grund­legenden Wandel erlebt, wie die Landwirt­schaft. Modernste Technik hat die schwere körperliche Arbeit im Stall und auf dem Feld abgelöst. Getreidegarben und Pferdefuhrwerke haben ihren Platz im Geschichtsbuch gefunden. Anders verhält es sich mit speziellen Bräuchen und Traditionen, die sich über Generationen hinweg entwickelt haben. Sie zeichnen den sächsischen Kulturraum – insbesondere in den ländlichen Regionen – aus. Kenntnis darüber zu haben, schafft Verständnis für kulturgeschicht­liche Gemeinsamkeiten und Unterschiede. Gerade in Zeiten des raschen gesellschaftlichen und technologischen Wandels werden Bräuche und Traditionen in vielen Gegenden wieder lebendig. Sie geben den Menschen Halt und stehen für Heimat. Die sächsischen Landfrauen setzen sich dafür ein, dass die Lebensqualität auf dem Lande weiter steigt. Die Pflege ländlicher Bräuche und Traditionen ist ihnen ein wichtiges Anliegen. Ganz konkret setzen sie sich für die Pflege, den Erhalt und die Weitergabe des traditio­nellen Bindens von Erntekronen und Ernte­kränzen ein. Mit dieser Broschüre wird die Tradition des Bindens nähergebracht und gezeigt, wie es geht. 2. Auflage, Redaktionsschluss: 19.03.2019

Im Rahmen des durch das Sächsische Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie durchgeführte Projektes wurden von 2017 bis 2020 Untersuchungen zum Thema „Erhalt und Ausbau der wirtschaftlichen Effizienz im regionalen Anbau bei Erdbeeren“ durchgeführt. Ziel war es, Lösungsansätze für den Erhalt eines wirtschaftlichen Erdbeeranbaus im Freiland und ergänzt durch den geschützten Anbau auf Hochstellagen zu finden. Die Veröffentlichung richtet sich an Erwerbsanbauer von Erdbeeren. Redaktionsschluss: 30.04.2021

Der Klimawandel birgt für den Obstbau viele Risiken in Form von Spätfrost und Trockenheit, aber auch Chancen in Gestalt neuer Anbaumethoden. Die Anpassung an den Klimawandel ist mit erhöhtem Aufwand in der Abwehr von Spätfrösten sowie bei der Bewässerung verbunden, wobei nicht jede Strategie für jeden Standort geeignet ist. Chancen ergeben sich im Hinblick auf eine Erhöhung der Wirkungssicherheit in der Optimierung des Fruchtbehangs und der besseren Ausnutzung der Anbaufläche. Die beschriebenen Konzepte und Verfahren sind als Orientierungshilfe für Obstproduzenten und Berater gedacht. Redaktionsschluss: 17.08.2020

The present thesis aims to introduce process-based model for species range dynamics that can be fitted to abundance data. For this purpose, the well-studied Proteaceae species of the South African Cape Floristic Region (CFR) offer a great data set to fit process-based models. These species are subject to wildflower harvesting and environmental threats like habitat loss and climate change. The general introduction of this thesis presents shortly the available models for species distribution modelling. Subsequently, it presents the feasibility of process-based modelling. Finally, it introduces the study system as well as the objectives and layout. In Chapter 1, I present the process-based model for range dynamics and a statistical framework to fit it to abundance distribution data. The model has a spatially-explicit demographic submodel (describing dispersal, reproduction, mortality and local extinction) and an observation submodel (describing imperfect detection of individuals). The demographic submodel links species-specific habitat models describing the suitable habitat and process-based demographic models that consider local dynamics and anemochoric seed dispersal between populations. After testing the fitting framework with simulated data, I applied it to eight Proteaceae species with different demographic properties. Moreover, I assess the role of two other demographic mechanisms: positive (Allee effects) and negative density-dependence. Results indicate that Allee effects and overcompensatory local dynamics (including chaotic behaviour) seem to be important for several species. Most parameter estimates quantitatively agreed with independent data. Hence, the presented approach seemed to suit the demand of investigating non-equilibrium scenarios involving wildflower harvesting (Chapter 2) and environmental change (Chapter 3). The Chapter 2 addresses the impacts of wildflower harvesting. The chapter includes a sensitivity analysis over multiple spatial scales and demographic properties (dispersal ability, strength of Allee effects, maximum reproductive rate, adult mortality, local extinction probability and carrying capacity). Subsequently, harvesting effects are investigated on real case study species. Plant response to harvesting showed abrupt threshold behavior. Species with short-distance seed dispersal, strong Allee effects, low maximum reproductive rate, high mortality and high local extinction are most affected by harvesting. Larger spatial scales benefit species response, but the thresholds become sharper. The three case study species supported very low to moderate harvesting rates. Summarizing, demographic knowledge about the study system and careful identification of the spatial scale of interest should guide harvesting assessments and conservation of exploited species. The sensitivity analysis’ results can be used to qualitatively assess harvesting impacts for poorly studied species. I investigated in Chapter 3 the consequences of past habitat loss, future climate change and their interaction on plant response. I use the species-specific estimates of the best model describing local dynamics obtained in Chapter 1. Both habitat loss and climate change had strong negative impacts on species dynamics. Climate change affected mainly range size and range filling due to habitat reductions and shifts combined with low colonization. Habitat loss affected mostly local abundances. The scenario with both habitat loss and climate change was the worst for most species. However, this impact was better than expected by simple summing of separate effects of habitat loss and climate change. This is explained by shifting ranges to areas less affected by humans. Range size response was well predicted by the strength of environmental change, whereas range filling and local abundance responses were better explained by demographic properties. Hence, risk assessments under global change should consider demographic properties. Most surviving populations were restricted to refugia, serving as key conservation focus.The findings obtained for the study system as well as the advantages, limitations and potentials of the model presented here are further discussed in the General Discussion. In summary, the results indicate that 1) process-based demographic models for range dynamics can be fitted to data; 2) demographic processes improve species distribution models; 3) different species are subject to different processes and respond differently to environmental change and exploitation; 4) density regulation type and Allee effects should be considered when investigating range dynamics of species; 5) the consequences of wildflower harvesting, habitat loss and climate change could be disastrous for some species, but impacts vary depending on demographic properties; 6) wildflower harvesting impacts varies over spatial scale; 7) The effects of habitat loss and climate change are not always additive. / Das Ziel dieser Studie bestand daher darin, prozess-basierte Modelle zu entwickeln, die mit Daten zur Abundanz von Arten parametrisiert werden können. Die außergewöhnlich gut erforschten Proteaceen der südafrikanischen Kapregion (CFR), für die ein umfangreicher Datensatz zur Verfügung steht, stellen ein sehr geeignetes Untersuchungssystem zur Erstellung derartiger prozess-basierter Modelle dar. In Kapitel 1 beschreibe ich ein prozess-basiertes Modell für die Verbreitungsdynamik sowie die Methoden zur Parametrisierung des Modells mit Daten zu Abundanzverteilungen. Das Modell umfasst ein räumlich-explizites demographisches Modul und ein Beobachtungsmodul. Das demographische Modul verbindet artspezifische Habitatmodelle, die das geeignete Habitat beschreiben, und prozess-basierte demographische Modelle, die die lokale Dynamik und die Windausbreitung von Samen umfassen. Nach der Überprüfung der Parametrisierungs¬methoden mit simulierten Daten, wende ich die Modelle auf acht Proteaceenarten mit unterschiedlichen demographischen Eigenschaften an. Außerdem untersuche ich die Rolle von positiver (Allee-Effekte) und negativer Dichte-Abhängigkeit. Die Ergebnisse zeigen, dass Allee-Effekte und überkompensatorische Dynamik für viele Arten tatsächlich eine Rolle spielen. Der Großteil der geschätzten Parameter stimmt quantitativ mit unabhängigen Daten und beschreibt erfolgreich, wie die Abundanzverteilung aus der Bewegung und Interaktion der Individuen entsteht. Die vorgestellten Methoden scheinen daher zur Untersuchung von Ungleichgewichtsszenarien geeignet, die die Ernte von Infloreszenzen in Wildbeständen (Kapitel 2) und Umweltwandel (Kapitel 3) einschließen. In Kapitel 2 untersuche ich die Effekte der Ernte von Infloreszenzen in Wildbeständen. Das Kapitel beinhaltet eine Sensitivitätsanalyse über mehrere räumliche Skalen sowie demographische Eigenschaften. Darauf folgend wurden die Effekte der Ernte anhand von drei realen Arten untersucht. Die Reaktion der Pflanzen auf die Ernte zeigte ein Verhalten mit abrupten Schwellenwerten. Die durch die Ernte am stärksten gefährdeten Arten zeichneten sich durch kurze Samenausbreitungsdistanzen, starke Allee Effekte, geringe maximale Reproduktionsrate, hohe Mortalität und hohe lokale Aussterbewahrscheinlichkeit aus. Die Betrachtung größerer räumlicher Skalen wirkte sich trotz schärferer Grenzwerte positiv auf die Reaktion der Arten aus. Die drei untersuchten realen Arten konnten sehr geringe bis mittlere nachhaltige Ernteraten ertragen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Kenntnisse über die Demographie des Untersuchungssystems und die umsichtige Identifizierung der zu betrachtenden räumlichen Skala zu einer besseren Einschätzung der Ernteintensität und der Naturschutzziele führen sollten. In Kapitel 3 wird die Reaktion der Arten auf vergangene Habitatverluste und zukünftigen Klimawandel sowie die Interaktion der beiden untersucht. Der Klimawandel wirkte sich dabei vornehmlich negativ auf die Größe des Verbreitungsgebiets und die Ausnutzung des potentiellen Habitats (‚Range Filling’) aus, wobei es zu einer Verschiebung des Habitats ohne erfolgreiche Kolonisierung kam. Der Habitatverlust reduzierte vor allem die lokalen Abundanzen. Die meisten Arten wurden vor allem durch das Szenario mit beiden Klimawandel und Habitatsverlust stark beeinträchtigt. Der negative Effekt war allerdings geringer als nach einer einfachen Aufsummierung der Einzeleffekte zu erwarten wäre. Dies erklärt sich aus einer Verschiebung des Verbreitungsgebiets der Arten in Regionen, in denen es in der Vergangenheit zu geringeren Habitatverlusten kam. Die Größe des Verbreitungsgebiets wurde am besten durch die Stärke des Umweltwandels vorhergesagt, wogegen das Range Filling und die lokalen Abundanzen hauptsächlich von den demographischen Eigenschaften abhingen. Aus diesen Ergebnissen lässt sich schließen, dass Abschätzungen des Aussterbensrisikos unter Umweltwandel demographische Eigenschaften einbeziehen sollten. Die meisten überlebenden Populationen waren auf Refugien reduziert, die im Fokus der Naturschutzmaßnahmen stehen sollten. Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse, dass 1) prozess-basierte demographische Modelle für die Verbreitungsdynamik von Arten mit Daten parametrisierbar sind; 2) die Einbeziehung demographischer Prozesse die Modelle für die Verbreitung von Arten verbessert; 3) verschiedene Arten von unterschiedlichen Prozessen beeinflusst werden und unterschiedlich auf Umweltwandel und Beerntung reagieren; 4) Dichteregulierung und Allee-Effekte bei der Untersuchung der Verbreitungsdynamik von Arten berücksichtigt werden sollten; 5) die Ernte von Infloreszenzen in Wildbeständen, sowie Habitatverlust und Klimawandel für manche Arten katastrophale Folgen haben können, deren Effekte aber von den demographischen Eigenschaften abhängen; 6) der Einfluss der Beerntung in Abhängigkeit von der betrachteten räumlichen Skala variiert; 7) die Effekte von Habitatverlust und Klimawandel nicht additiv sind.

Es geschah nicht selten, dass am frühen Abend ein Pferdewagen, hoch beladen mit aufgetürmtem Heu oder mit Strohgarben, die Lotzdorfer Straße entlangfuhr. Hohl klapperten die Pferdehufe auf dem Straßenpflaster, und wie bei einem Geisterfahrer war kein Mensch bei dieser seltsamen Fuhre zu sehen... Was steckte dahinter? Über die schwere Arbeit der Bauern beim Einbringen der Ernte.

Ziel des Beitrages ist es, die für Beratungsprogramme (BEFU, BESyD, CCB) hinterlegten Richtwerttabellen und Parametersätze zu überarbeiten, neue Entwicklungen aufzuzeigen sowie die wichtigsten Literaturquellen zusammenfassend darzustellen. Auf Grund des Nachholbedarfs trifft das besonders für den ökologischen Landbau zu. Folgende Parameterdatensätze wurden ausführlich beschrieben: - Nährstoffgehalte der Haupt- und Nebenprodukte der Fruchtarten und Zwischenfrüchte - Nährstoffgehalte der Wirtschafts- und Handelsdünger - Ertragsabhängige EWR-Mengen der Fruchtarten - Abbauverhalten und Humifizierungskoeffizienten von Fruchtarten und organischen Materialien - N-Freisetzung aus organischen Materialien - N-Effizienzen von Anbausystemen mit mineralischer und organischer Düngung. Die Veröffentlichung richtet sich an Einrichtungen der Praxis, Beratung und Forschung.:1 Einleitung 2 Material und Methoden 3 Ergebnisse und Diskussion 3.1 Nährstoffgehalte sowie Ernte- und Wurzelrückstände der Fruchtarten 3.1.1 Körnerfrüchte 3.1.2 Hülsenfrüchte 3.1.3 Ölfrüchte 3.1.4 Hackfrüchte 3.1.5 Samenvermehrung 3.1.6 Futterpflanzen 3.1.7 Zwischenfrüchte 3.2 Nährstoffgehalte von organischen Düngemitteln 3.2.1 Wirtschafts- und Sekundärrohstoffdünger 3.2.2 Organische Handelsdünger einschließlich Eigenprodukte 3.3 Abbauverhalten organischer Materialien 3.3.1 Getreidestroh 3.3.2 Kartoffelkraut 3.3.3 Gründünger 3.3.4 Ernte- und Wurzelrückstände 3.3.5 Organische Wirtschaftsdünger 3.3.6 Blätter und Nadeln von Baumarten, Torf und Holz 3.3.7 Abbaurangfolge der organischen Materialien 3.4 Ableitung von Humifizierungskoeffizienten für Fruchtarten und organische Materialien zur Humusbilanzierung 3.4.1 Fruchtartenkoeffizienten 3.4.2 Koeffizienten für organische Materialien und Düngemittel 3.5 Nährstoff-Freisetzung aus organischen Materialien im Jahr der Anwendung 3.5.1 Verhältniszahlen zwischen Kohlenstoff und anderen Nährstoffen 3.5.2 Einfluss der C:N-Verhältnisse auf die N-Freisetzung 3.5.3 Relationen zwischen den organisch gebundenen N- und den NH4-N-Anteilen der Düngemittel 3.6 NH3-N-Verluste aus gemulchten organischen Materialien 3.7 Einschätzung der Gesamt-N-Effizienz von Anbausystemen mit mineralischer oder organischer N-Zufuhr 4 Zusammenfassung 5 Literaturverzeichnis

Beim Parameter „Druscheignung“ eines Bestandes wird gemeinhin angenommen, dass dieses Kriterium durch die Genetik der Sorte und den Witterungsverlauf, weitgehend unbeeinflusst von Landwirt, festgelegt ist. Und dennoch verändert der Landwirt mit all seinen Entscheidungen von der Auswahl der Sorten, über die Düngung, den Pflanzenschutz bis hin zum Erntemanagement die Druscheignung stetig. Zur Ernte, als letzten Abschnitt der Verfahrenskette, entfaltet die Druscheignung dann außerordentlich große ökonomische Auswirkungen. Anhand verschiedener Beispiele aus Züchtung, Pflanzenernährung, Pflanzenschutz und Erntetechnologie wurde dargestellt, wie auf die Druscheignung Einfluss genommen werden kann und wie diese Auswirkungen monetär zu bewerten sind. Aus dem Bereich der Züchtung wurde die Entwicklung eines neuen Wuchstyps bei den Rapshalbzwergen ausgewählt, der mit weniger Biomasse konkurrenzfähige Erträge erzielt. Die Abreife ist einheitlicher, der Erntetermin kann problemloser fixiert werden, der Drusch ist leistungsstark und verlustarm. Späte und intensiv geführte Sorten sind mit Hilfe einer Sikkation zeitlich früher und leichter zu beernten. Das schafft Erntesicherheit bei geringeren Verlusten, höheren Mähdrescherleistungen und sinkendem Kraftstoffverbrauch. Die bedarfsgerechte Ausbringung des Stickstoffs in Art, Menge und Zeit, entsprechend der kleinräumigen Heterogenität eines Schlages, führt zu einer Homogenisierung der Bestände. Die Bestände reifen gleichmäßiger ab und führen zu etwa 20 Prozent höherer Mähdrescherleistung sowie geringerem Kraftstoffverbrauch. Am Beispiel des Hochschnitts wurde verdeutlicht, wie sich die bessere Beerntbarkeit auf Maschinenkosten, Gesamternteverluste, Qualität und Trocknung auswirkt. Hebt man die Stoppellänge um 10 Zentimeter an, lässt sich die Mähdrescherleistung um ca. 15 bis 20 Prozent steigern. Diese Beispiele unterstreichen zugleich die Forderung, dass die Druscheignung nicht erst zur Ernte diese Führungsrolle übernimmt, sondern auch in den vorgelagerten Verfahrensabschnitten als ein starkes Entscheidungskriterium gelten muss. / The parameter “threshability” of a stand is commonly assumed to be a criterion defined by the genetics of the strain and the weather conditions which is mainly not influenced by the farmer. Nevertheless, the farmer continuously changes the “threshability” with all his decisions, from the selection of the strains, via the use of fertilizers to the harvest management. For harvest, as the last stage of the process chain, the threshability develops extraordinarily high economic effects. On the basis of several examples from cultivation, plant nutrition, plant protection and harvest technology it was described, how the threshability can be influenced and how this effect is to be assessed monetarily. In the field of cultivation, the development of a new growth type of semi-dwarf rape has been selected, which yields competitive returns with less bio mass. Ripeness is more homogeneous, the harvest date can be fixed without problems, threshing is efficient and with low loss. Using the method of siccation, late and intensively controlled strains can be harvested earlier and easier. This offers harvest safety with low loss, higher combine harvester performance and reduced fuel consumption.The need-based spreading of nitrogen referring to type, quantity and time according to the small-scale spatial heterogeneity of a field leads to a homogenisation of the stands. The stands ripen more evenly and this fact causes about 20 percent higher combine harvester performance, as well as reduced fuel consumption. Using the example of high-cut top harvest it was clarified how the better harvestability influences the machine costs, the total harvest losses, the quality, and the drying process. If the length of the stubbles is extended by 10 centimetres, the combine harvester performance can be increased by 15 to 20 percent. These examples also emphasize the requirement that the threshability does not just take over the leading role for the harvest but has also to be considered as a strong decision criterion within the prior stages of the process.