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Entwicklung eines computergestützten Entscheidungshilfemodells zur Prävention von Erbsenwicklerschäden in Körnerleguminosen (Verbundvorhaben)

Saucke, Helmut; Riemer, Natalia; Müller, U.; Clemenz, C.; Schwabe, K.; Schieler, Manuela and Racca, P. (2020) Entwicklung eines computergestützten Entscheidungshilfemodells zur Prävention von Erbsenwicklerschäden in Körnerleguminosen (Verbundvorhaben). [Development of a computerized decision support system to prevent pea moth damage in field peas.] 1. Universität Kassel, D-Kassel; 2. Landesanstalt für Landwirtschaft und Gartenbau Sachsen-Anhalt (LLG),D-Bernburg; 3. Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte Entscheidungshilfen und Programme im Pflanzenschutz, D-Bad Kreuznach .

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Summary

Das Verbundprojekt mit den fünf Partnern Universität Kassel (Hessen), LLG (Sachsen-Anhalt), Gäa e.V. (Sachsen) und der ZEPP zusammen mit ISIP e.V. (Reinland-Pfalz), zielte auf die Entwicklung eines wetterbasierten Entscheidungshilfesystems (EHS) zur integrierten Prävention von Fraßschäden durch Erbsenwickler (Cydia nigricana) in Körner- und Gemüseerbsen (Pisum sativum) ab. Den Untersuchungsgegenstand bildete die Gewinnung empirischer, georeferenzierter Basisdaten zur phänologischen Entwicklung von Erbsenwickler und Erbse, sowie die Analyse des räumlich-zeitlichen Befallsgeschehens in drei Modellregionen von ca. 30 km Durchmesser in Hessen, Sachsen und Sachsen-Anhalt in den Jahren 2015-2019. Zunächst wurde allen Praxisflächen einer Modellregion mit Winterkörner-, Sommerkörner- und Gemüseerbsen der Saatzeitpunkt und schlaggenau interpolierte Wetterdaten zugeordnet. Über die gesamte Vegetationsperiode wurden dann Erbsen-BBCH-Stadien, Kulturform, Pheromonfallenfänge und prozentualer Kornbefall differenziert nach Larvenstadium, aufgenommen. Ergänzend wurden Klimakammer-Versuche zur temperaturabhängigen „Populationsdynamik Erbsenwickler“ mit eingewinterten Erbsenwicklerkokons bei variierten Temperatur- und Lichtregimen durchgeführt. Die Eckdaten umfassten Entwicklungsnullpunkt, tägliche Entwicklungsrate, Falterschlupf, Eiablage, L1-Larvenschlupf und Larvenentwicklung. Weiterhin konnten unter kontrollierten Klimabedingungen ein univoltiner Flugverlauf abgesichert und Herkunftsunterschiede sowohl nach Region als auch nach Erbsenkulturform (Winterkörner-, Sommerkörnererbse) ausgeschlossen werden, was für generalisierbare Befallsprognosen entscheidend ist. Auf Grundlage dieser Daten wurde das modular aufgebaute EHS „CYDNIGPRO“ (Cydia nigricana-Prognose) entwickelt. Dessen zwei Sub-Modelle „Entwicklung“ und „Migration“ zielen auf zwei Schwachstellen im Lebenszyklus des Zielschädlings ab: Das „Sub-Modell Entwicklung“ setzt an der zeitlichen Synchronisation des Schädlings mit seiner Wirtspflanze an. Die prognoserelevanten Entwicklungsstadien sind Blüte als Voraussetzung für die Fernorientierung der Falter und Hülsenbildung für den Samenfraß der Larven. Mit den auf der Internetplattform isip.de hinterlegten phänologischen Basisdaten, konnten schlaggenaue Simulationen der Ontogenese (SIMONTO) Erbse getrennt für Körner- und Gemüseerbsen etabliert werden, wobei bei Gemüseerbsen zusätzlich zwischen Früh- und Spätsaaten zu differenzieren war. Aufgrund der zu geringen Anzahl von Wintererbsenschlägen, die zudem auf die Modellregion Hessen beschränkt waren, konnte für Winterkörnererbsen noch kein Modell erstellt werden.
Über die Eingabe der geographischen Koordinaten, des Aussaatdatums und der Kulturform berechnete der ISIP-Output in ersten Anwendungen bereits > 78% korrekte BBCH-Stadienverläufe. Die darauf aufbauende Befallsprognose koppelt die schlagspezifischen Daten zur Pflanzenphänologie mit den hinterlegten Daten zur Populationsdyamik des Erbsenwicklers und ermöglicht nun wetterbasierte Vorhersagen zum Flugbeginn und Larvenauftreten, die im ISIP-Output „Befallsprognose“ einen dreitägigen Vorhersagezeitraum haben. Anwender können damit Wahrscheinlichkeiten einschätzen, ob und ab wann Befallsflug und Larvenfraß einsetzen und in welchem Zeitfenster schlagspezifisch optimierte Insektizidmaßnahmen sinnvoll wären.
Der zweite Ansatzpunkt nutzt mit dem „Sub-Modell Migration“ die schlaggenaue Kokon-Überwinterung im Boden von Erbsen-Vorjahresflächen. Die im Folgejahr schlüpfenden Falter sind dadurch gezwungen, aktuelle Erbsenschläge über unterschiedlich weite Strecken anzufliegen. Als Basisdaten für die räumliche Befallsprognose wurden der jeweilige Flächenabstand zur nächstgelegenen Vorjahresfläche (MD) als „Geberfläche“ und korrespondierende Befallswerte der aktuellen „Empfängerfläche“ erarbeitet. Die Auswertung der MD-Befallskorrelationen ergaben insgesamt, dass Starkbefall durchgehend mit geringen MDs < 500 assoziiert war. Der Befall nahm über allen Modellregionen und Kulturformen exponentiell ab, je weiter die Vorjahresflächen entfernt lagen. Insgesamt lag der Median aller Flächenabstände des Projektzeitraums zwischen 204 und 611 m. Die maximal realisierten Entfernungen zum Vorjahresschlag waren für das Anbaumosaik Hessen 3,9 km, bzw. in Sachsen 4,8 km und in Sachsen-Anhalt 6,1 km. Um die empirischen Distanz-Befallskorrelationen anhand von Risikokarten zu visualisieren, wurden als Näherung Pufferzonen mit drei gestuften Radien von 1000 m, 1500 m und 2000 m (ab dem Vorjahresschlag) gebildet. Die Zuteilung eines Wichtungsfaktors je Pufferzone kategorisierte den kontinuierlichen Befallsrückgang in drei von innen nach außen abnehmenden Risikozonen, die in den Kartenausschnitten als rot, orange und gelbe Risikobereiche angezeigt werden. Diese Entscheidungshilfe soll es integriert und ökologisch wirtschaftenden Anwendern ermöglichen, noch vor der Aussaat lokale Befallsgradienten und Schwachbefallslagen besser einzuschätzen, um gegebenenfalls bereits über die Flächenwahl Insektizidmaßnahmen einzusparen, bzw. im Idealfall ganz umgehen zu können. Diese dreistufigen Distanzbereiche gelten hauptsächlich für die Modellregionen mit ausreifenden Körnererbsen (Sommer- und Wintererbse), sowie Gemüseerbsenvermehrungen (Sachsen-Anhalt) als Anbauschwerpunkt. In Sachsen, mit vorwiegendem Anbau von Gemüseerbsen für die Humanernährung, wurde den Risikokarten aufgrund der abweichenden Rahmenbedingungen bezüglich Grünernte, Befallsdruck und Qualitätstoleranz lediglich eine innere 500 m Pufferzone für frühe Saattermine zugeteilt.
Für erste prototypische Anwendungen des räumlichen Planungstools sind als Übergangslösung noch händische Eingaben der Vorjahresschläge und der aktuell geplanten Flächen vorgesehen. In einer weiteren Ausbaustufe für die nächsten Jahre ist geplant, die Lage der Erbsenvorjahresschläge durch satellitenbasierte Fernerkundung automatisiert bereitzustellen. Die erarbeiteten EHS-Teilmodule „CYDNIGPRO“ stehen demnächst nach Abschluss der Implementierung auf der Internetplattform isip.de für ausgewählte Berater zur Verfügung. Nach einer Überprüfungsphase kann das EHS dann deutschlandweit von allen Beratern und Landwirten genutzt werden.


Summary translation

The joint project aimed to develop a weather-based Decision Support System (DSS) which facilitates the integrated prevention of pea moth (Cydia nigricana) damage in grain and vegetable peas (Pisum sativum) at farm planning level. Between 2015 and 2019, five collaborative project partners (University Kassel, Gäa e. V., LLG and ZEPP together with ISIP e. V.) gathered and analysed data concerning the phenological development of the target pest and its host of all grain- and vegetable pea sites within three distinct model regions of about 30 km diameter. The regions were located in Hesse, Saxony and Saxony-Anhalt. The positions of all pea fields within a model region, obtained from GIS-based data sets, were allocated to site-specific, interpolated climatic data. Throughout the entire cropping season pea development, sowing date, development stage (BBCH), cultivar (winter-, spring- or vegetable peas), pheromone trap catches, pod infestation, seed damage and respective larval stages within pods were investigated. Supplementary, climate chamber experiments with field collected pea moth cocoons were performed. Temperature dependent post diapause development at varied temperature- and light regimes was assessed in order to determine the minimum development threshold and the daily development rate until moth emergence. Likewise, the development of eggs until the hatch of the first instars larva and larval development, as key parameters for modeling the “population dynamics in pea moth” were investigated. Further field experiments ensured an univoltine flight period under current conditions. On this basis, the modulary structure of the crop protection DSS “CYDNIGPRO” (Cydia nigricana-Prognosis) was developed including two Sub-Models - “development” and “migration”:
The first “Sub-Model development” addresses the phenological synchronization of the pest and its host plant. Most relevant predictors for coincidence in time are here (i) the flowering stage, as the precondition for long range orientation of adult moths and (ii) the pod setting stage for larval seed damage. For the calculation, temperature at the sites, sowing date, cultivar and the phenological development of host and pest are the input data. The validation revealed an ISIP-output accuracy of > 78% as correctly calculated BBCH-development stages. The foregoing infestation forecast coupled these site-specific phenological host plant data with the compiled pest population development data. It allows weather-based predictions for commencing pea moth flight and first incidence of larval instars. The resulting ISIP output “infestation forecast” has a prediction period of three days. Based on probabilities for the starting point of pea moth flight and larval attack, users can estimate appropriate time frames for insecticidal control measures. The pea development Sub Model is already available at the internet platform “isip.de”, enabling the performance of site-specific simulations of the pea ontogenesis (SIMONTO) for grain- and for vegetable peas separately, distinguishing between an early and late sowing category for vegetable peas. Due to the sparse number of winter pea sites, restricted to the model region Hesse, a SIMONTO winter pea couldn’t be established yet.
The second “Sub-Model migration” is based on the site-specific hibernation of pea moth cocoons in the soil of pea fields of the previous year. Hatching moths are forced to overcome variable distances to actual pea fields by flight. In order to predict spatial infestation risks, the seed damage of each actual pea site as the “receiver crop” was correlated with the shortest distance to the next located previous pea crop as the “donor site” (“minimal distance” (MD)). The analysis of such MD-damage relationships revealed severe damage levels to be consistently associated with low MDs below 500 m and an exponential decline of seed damage when distances to previous pea fields increased further in all model regions and all pea cultivars. Overall, the median of all cropping distances of the entire project period ranged between 204 and 611 m. The maximum MDs observed were for Hesse 3.9 km, Saxony 4.8 km and in Sachsen-Anhalt 6.1 km, respectively. In order to visualize such empirical MD-crop damage relationships in a first approximation, risk maps with three buffer zones around each previous pea field were compiled in a radius of 1000 m, 1500 m and 2000 m. By assigning a weighing factor to each of these buffer zones, the continuous decline of insect damage was transformed into a categorised risk display with a red color zone in the center, followed by the orange and yellow risk buffer categories towards the periphery. This spatial decision tool is applicable for the integrated and the organic sector. It enables users to consider infestation gradients and low risk areas before sowing and as appropriate, to respond with the choice of site to reduce and ideally to avoid insecticidal control measures. These three-stage distance zones are mainly valid for the model regions with maturing grain peas (spring- and winter grain peas) as well as seed propagation for grain- and vegetable peas (Saxony-Anhalt). In Saxony, with predominant vegetable pea production for human consumption and thus, a deviating framework of green harvesting, infestation pressure and quality tolerance level, risk maps comprise the first inner buffer zone with 500 m. As an interim solution, prototypic test runs intend manually processed field positions for the previous and actual pea crop. A further expanded stage envisages the provision of automated satellite-based data to locate previous pea crops within the next years. Within the nearing implementation, the developed DSS sub-modules “CYDNIGPRO” will be first available for selected extensionists at the internet platform isip.de. After a cross checking-phase the DSS can be used Germany-wide by advisors and farmers.

EPrint Type:Report
Keywords:BÖL, BOEL, BÖLN, BOELN, FKZ 12OE012, FKZ 12OE033, FKZ 12OE034, Präzise Landwirtschaft, precision farming, Erbse, pea, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, weitere Hülsenfrüchtler, other legumes, Tierische Schaderreger, animal pathogens, Biologischer Pflanzenschutz, biological plant protection, Ackerbau, crop production, Ökologischer Landbau, organic farming, Pflanzenbau, crop production
Subjects: Crop husbandry > Crop health, quality, protection
Research affiliation: Germany > Federal Organic Farming Scheme - BOELN > Plants > Pflanzenschutz
Germany > University of Kassel > Department of Ecological Plant Protection
Germany > University of Kassel
Germany > Other organizations
Related Links:https://www.bundesprogramm.de/
Deposited By: Geschäftsstelle Bundesprogramm Ökologischer Landbau, Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE)
ID Code:38503
Deposited On:14 Oct 2020 05:20
Last Modified:24 Aug 2021 06:52
Document Language:German/Deutsch
Status:Unpublished
Refereed:Not peer-reviewed

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