Digital basiertes Stickstoffmanagement in landwirtschaftlichen Betrieben - Emissionsminderung durch optimierte Stickstoffkreisläufe und sensorgestützte teilflächenspezifische Düngung (Mais Sensor)

In der BRD betragen die Stickstoffsalden etwa 100 kg pro Hektar und Jahr. Besonders hohe N-Verlustpotenziale sind in Betrieben mit hohem Tierbesatz oder intensiver Biogaswirtschaft festzustellen. Nach langjähriger Gülledüngung können hohe Mineralisationspotenziale auftreten. Je nach Jahreswitterung kommt es zu Mineralisierungsschüben, die bei der Mineral-N-Düngung oftmals unberücksichtigt bleiben. Diese mindern die N-Effizienz und führen zu Konflikten mit dem Trinkwasserschutz. Ackerflächen weisen zudem eine Heterogenität der N-Nachlieferung und der Ertragsbildung auf. Bei einheitlicher N-Düngung kommt es in Niedrigertragsbereichen zur Überdüngung, während in Hochertragsbereichen negative N-Salden auftreten.

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Abb 1.: Map Overlay dient als Grundlage für das Nitrat-Bilanzierungsmodell

Eine Lösung dieser Probleme bietet die sensorgestützte teilflächenspezifische N-Düngung. Im Forschungsprojekt werden zwei N-Managementtools, die betriebliche Stickstoffbilanzierung (Modell REPRO) und die sensorgestützte teilflächenspezifische N-Düngung weiterentwickelt und zu einem praxistauglichen Gesamtsystem verbunden. Dabei soll ein GIS-gestütztes Nitrat-Bilanzierungsmodell entwickelt und erprobt werden.

Das Nitrat-Bilanzierungsmodell soll mit Hilfe des Map Overlay Prinzips erstellt werden. Dabei werden unterschiedliche georeferenzierte Daten überlagert und mit Hilfe geostatistischer Methoden zu teilflächenspezifischen Karten zusammengeführt. Damit sollen die Nitrat Ein- und Austräge sowie die optimale Düngemenge für die Bereiche des Ackers modelliert werden.

Eine Vielzahl von Eingangsdaten ist denkbar, die von sensorgestützten Düngeempfehlungen über Ertragserwartungen aus Satellitendaten bis hin zu real gemessenen Erträgen aus modernen Mähdreschern reichen. Hierbei muss die Güte der jeweiligen Eingangsdaten für die Nutzung innerhalb des Modells evaluiert werden.

Verbundprojektleitung

Prof. Dr. Kurt-Jürgen Hülsbergen (Koordination)
Technische Universität München Link

Teilprojektleitung

Projektbearbeitung


Projektdauer

01.01.2017 - 27.06.2019

Projektpartner

Projektförderung