6 Zusammenfassung

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Die hier vorliegende Arbeit entstand aus dem Teilprojekt „Lokaler N-Austrag“ des BMBF geförderten Verbundprojekts preagro, das anhand deutschlandweiter Pilotflächen ein Managementsystem für den ortsspezifischen Pflanzenbau entwickelt. Die Aufgabe dieses Teilprojekts war verschiedene Düngungsstrategien im Rahmen der teilflächenspezifischen Bewirtschaftung im Hinblick auf die Auswaschung von Stickstoff mit dem Sickerwasser zu untersuchen. Auf fünf ackerbaulich genutzten Schlägen in verschiedenen Bodenregionen Deutschlands wurden räumliche und zeitliche Untersuchungen zur vertikalen und horizontalen Mineralstickstoffverteilung durchgeführt. Die Daten wurden ebenfalls für die Validierung der N-Dynamik im Simulationsmodell HERMES benutzt. Die Beprobung erfolgte als Rasterbeprobung (Rasterabstände: 34 bis 96 m) bis 9 dm Tiefe jeweils im Frühjahr zu Vegetationsbeginn bzw. im Herbst nach der Ernte. Zusätzlich wurde an ausgewählten Stellen, sogenannten Nestern (Rasterabstände: 5 bis 6 m), bis 30 dm Tiefe beprobt. Die Tiefenbeprobung erfolgte jeweils zum Projektbeginn (1999) und zum Projektende (2002). Zu Untersuchungsbeginn wurden die Schläge in eine einheitliche gedüngte und eine ortsspezifische gedüngte Fläche unterteilt.

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Im Rahmen dieser Arbeit ergaben sich folgende Ergebnisse:

  1. Für die Charakterisierung der räumlichen Struktur von Bodeneigenschaften und Nährstoffen eignen sich geostatistische Verfahren, wie die Variogrammanalyse. Die Ergebnisse für die Bodenzustandsgrößen Ton, Sand, organischer Kohlenstoff, mineralischer Stickstoff und volumetrischer Wassergehalt zeigten unterschiedlich große räumliche Variabilitäten auf den Untersuchungsstandorten. Dabei kristallisierten sich für einzelne Standorte bevorzugte Variogrammfunktionen heraus. Die verschiedenen Bodenlandschaften unterscheiden sich stark voneinander. Auch bei gleichartigen Standorttypen gibt es große räumliche Unterschiede, wie die Jungmoränengebiete um Thumby und Kassow zeigen. Daraus folgt, dass eine generelle Validierung der Standorttypen nicht ausreicht, sondern für jeden Standort spezifisch erfolgen sollte.
  2. Durch die Unterteilung des Gesamtschlags in Areale gleicher Bodenartenhauptgruppen lässt sich bei den volumetrischen Wassergehalten die Variabilität im Schlag lokal verringern. Im Gegensatz dazu ist dieses Verfahren für die Eingrenzung der räumlichen Verteilung des mineralischen Stickstoffs und des Ertrags ungeeignet. Eine Ausnahme beim Ertrag bilden Standorte mit einer jährlichen Wasserbilanz < 200 mm. Es konnte gezeigt werden, dass die räumliche Verteilung des Nmin-Gehalts im Boden wie auch des Ertrages stärker durch Umwelteinflüsse (z.B. Starkregen) und Managementmaßnahmen beeinflusst werden als durch die Bodenart. Die räumlichen Strukturen, die mittels Semivarianzanalyse identifiziert werden, unterliegen dabei zeitlichen Veränderungen. So ließen sich bei den dynamischen Bodenzustandsgrößen volumetrischer Wassergehalt und mineralischer Stickstoff saisonale Schwankungen nachweisen. Neben der zeitlichen Variabilität zeigten die Nmin-Werte auf allen Standorten eine Abnahme bei der räumlichen Verteilung mit der Tiefe. Ein Grund dafür ist, dass sich auf den Schlägen, Pflanzenrückstände sehr heterogen verteilen. Die unterschiedlich schnell ablaufenden Umsetzungsprozesse bei den Rückständen (Mineralisation) führt zu einer großen Variabilität in der obersten Bodenschicht (0 - 3 dm). In den tieferen Bodenschichten (3 - 9 dm) beeinflussen die Nmin-Gehalte eher Verlagerungsprozesse und Diffusionsvorgänge. Die Ergebnisse der Nesterbeprobungen auf Schlag Autobahn zum Wassergehalt ist zu entnehmen, dass z.B. rund 50 % der Gesamtvariabilität der Teilfläche Sand schon im 5 x 5 m Bereich zu finden ist. Die Nmin-Gehalte der selben Fläche zeigen dagegen im 5 m Bereich sogar eine deutlich höhere Variabilität als die Teilfläche.
  3. Schläge mit einer hohen Spannweite beim Tongehalt, wie der Schlag Autobahn, zeigen eine hohe Korrelation zwischen Tongehalt und EC-Signal, die für eine verbesserte räumliche Aussage bei der Tonverteilung (Co-Kriging) genutzt werden kann. Bei geringen Tongehalten bzw. einer geringen Schwankungsbreite beim Tongehalt (z.B. Schlag Feldscheide-links und Schlag 111-3) eignen sich EC-Messungen nicht für räumliche Aussagen zur Tonverteilung, da die Variationsbreite der EC-Werte zu klein ausfällt. Anhand der Auswertung der EC-Werte von Schlag Kamp-Ost kann geschlussfolgert werden, das EC-Messungen einheitlich im Spätsommer durchgeführt werden sollten, um den Einfluss von Haft- und Staunässe sowie von Grundwasser im Bodenprofil auf das Messsignal zu minimieren.
  4. Die räumlichen Muster von Ertragskarten werden stark vom Witterungsverlauf und Managementmaßnahmen beeinflusst. Durch die Auswertung von mehreren aufeinander folgenden Ertragskarten, können Einflüsse aus der Witterung und der Bewirtschaftung weitgehend minimiert werden. Die Ertragszonierung bietet eine zusätzliche Einscheidungshilfe für die ortsspezifische Bewirtschaftung (z.B. Düngung). Einen Sonderfall stellt Schlag Finkenherd dar. Auf diesem Schlag führt länger anhaltender Wassermangel während der Vegetationsperiode zu einer erhöhten Stabilität bei den Ertragsmustern, da die Wasserversorgung für das Wachstum von entscheidender Bedeutung ist. Unter diesen Bedingungen prägen sich Texturunterschiede sehr deutlich in der Ertragskarte durch.
  5. Mit Hilfe des N-Modells HERMES wurden Simulationsrechnungen zur Stickstoffdynamik im Boden, zum Wassergehalt und zum Ertrag durchgeführt. Die Überprüfung der simulierten Werte erfolgte über den Untersuchungszeitraum von 1999 bis 2002 anhand von Zeitreihenmessungen an Rasterpunkten. Erst durch eine Optimierung der nutzbaren Feldkapazität über die visuell abgeschätzten Bodeneigenschaften (Lagerungsdichte, Steingehalt, Durchwurzelungstiefe und Grundwasserflurabstand) konnte eine hohe Korrelation zwischen Messung und Simulation bei den volumetrischen Wassergehalten auf allen Untersuchungsschlägen erreicht werden. Die simulierten Ertragsdaten zeigten ebenfalls auf allen Schlägen eine gute Anpassung an die gemittelten Ertragswerte im Umkreis von 10 m um den Rasterpunkt. Weniger als 25 % der simulierten Erträge zeigten eine Abweichung am Rasterpunkt um mehr als eine Standardabweichung vom Rohertrag. Bei den Nmin-Gehalten ist die Anpassung weniger befriedigend (r² < 0.275). Bei sehr homogener N-Verteilung lassen sich kaum Korrelationen zwischen Messung und Simulation finden, da eine große Streuung in den Daten fehlt.
  6. Bodeninformationen liegen in Deutschland flächendeckend meist nur in Form der Reichsbodenschätzung als klein- bis mittelmaßstäbliche Bodenkarten oder teilweise schon als digitale Hofbodenkarte (mittelmaßstäblich) vor. Vergleiche mit Daten aus Bodenuntersuchungen (großmaßstäblich) zeigten deutliche Informationsverluste mit zunehmend kleinmaßstäblicher Skalierung. Die zeitliche Dynamik des Mineralstickstoffgehaltes in der Wurzelzone sowie die räumlichen Muster der Erträge gewannen deutlich an Kontur und Aussagekraft, wenn relativ hochaufgelöste Messdaten verwendet wurden. Die Übereinstimmung der räumlichen Ertragsmuster von Messung und Simulation nahm ab, wenn Standardinformationen (z.B. aus der Reichsbodenschätzung) verwendet wurden, da häufig lokale prozessrelevante Standorteigenschaften unberücksichtigt blieben. Die unterschiedlichen Bodeninformationen führen dementsprechend zu Differenzen bei der Düngeempfehlung. Dies kann lokal zu Diskrepanzen zwischen N-Angebot und N-Bedarf bei den Pflanzen führen. Eine genaue Erfassung der Flächenvariabilität hilft bei der ortsspezifischen Düngung Kosten zu sparen und Stoffausträge (N-Austrag) zu vermindern. Die Simulationsszenarien zeigten, dass die beobachteten Unterschiede zwischen einheitlich und ortsspezifisch gedüngter Schlaghälfte häufig auf eine unterschiedliche Standortzusammensetzung zurückzuführen sind.
  7. Die Vergleiche zwischen einheitlicher und ortsspezifischer Düngungsvariante zeigten auf den fünf Untersuchungsschlägen unter Verwendung des preagro-N Moduls (reale Bewirtschaftung) nur ein geringes bis gar kein Einsparpotential bei der Stickstoffdüngung. In zwei Fällen (Schlag Autobahn und Feldscheide-links) lag die N-Aufwandsmenge der ortsspezifischen Variante sogar über der Empfehlung der einheitlichen Variante. Im Falle des Schlages Autobahn führte die erhöhte N-Düngung auf der ortsspezifischen Variante (+19 kg N/ha) zu einer messbaren Ertragssteigerung von 0.5 t TM/ha. Auf den restlichen Schlägen ergaben sich keine Ertragsunterschiede zwischen den einzelnen Varianten. Die Unterschiede bei den Nmin-Residuen nach der Ernte lassen sich auf die veränderte Düngermenge der einzelnen Varianten zurückführen. Signifikante Unterschiede zwischen einheitlicher und ortsspezifischer Düngung waren weder beim Ertrag noch bei den Nmin-Werten am Erntetag auf den Untersuchungsschlägen nachweisbar. Die Analysen der Ergebnisse zeigten, dass die vom Modell empfohlenen N-Düngermengen wie auch die reale N-Düngung zu hoch bemessen waren. Die Ertragskurve bestätigt, dass die empfohlenen und realen N-Mengen deutlich oberhalb des Punktes liegen, an dem pro eingesetztem Kilogramm Stickstoff der Ertragszuwachs signifikant abflacht. Die Ursache hierfür liegt darin, dass bei der Berechnung der Düngungsempfehlung ein festes Proteinziel bei der Korntrockenmasse vorgegeben wird, so dass bei geringerer Düngung zunächst der Proteingehalt im Korn sinkt, bevor das Modell mit einem Ertragsabfall reagiert. Des Weiteren wird bei der Simulation ein gewisser Sicherheitsabstand zum kritischen N-Gehalt in der Pflanze (Nkrit) eingehalten, unterhalb dessen es zu einer Wachstumsdepression kommt. Hier wird der Unsicherheit der prognostizierten Simulation sowie der des Modells selbst Rechnung getragen.
  8. Der Nitratgrenzwert von 50 mg NO3/l wird auf allen fünf Untersuchungsschlägen unter einheitlicher als auch unter ortsspezifischer Düngung z.T. deutlich überschritten. Aus ökologischer und auch ökonomischer Sicht ist die Einhaltung des Grenzwertes der Trinkwasserverordnung ein wichtiges Ziel. Daher sollte das Ziel der ortsspezifischen Bewirtschaftung sein, für die einzelnen Flächenareale eine maximal mögliche Düngermenge festzulegen, die eine Überschreitung des Nitratgrenzwertes vermeidet. Dies würde in den meisten Fällen aber Ertragseinbußen für die Landwirte bedeuten. Im Falle des Schlages Autobahn würde dies zu mittleren Ertragseinbußen auf den lehmigen Sanden von 10 -15 %, auf den sandigen Lehmen von 15 - 20 % und auf den tonigen Lehmen von 20 -25 % führen.

Zusammenfassend kann man sagen, dass die ortsspezifische Bewirtschaftung ein wichtiger Schritt in Richtung Qualitätssicherung und Ressourcenschutz in der Landwirtschaft ist. Auf Sicht der für 2005 anstehenden Veränderungen (EU-Verordnung), die eine Rückverfolgbarkeit aller Lebens- und Futtermittel fordert, stellt die Teilflächenbewirtschaftung eine innovative Managementmethode dar.

Summary

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The joint research project preagro, sponsored by the BMBF, develops management systems for site-specific agriculture on German pilot fields. This work is a subpart of the project preagro, looking at local nitrogen leaching processes. The task for this subproject was the investigation of different fertilization strategies under site-specific management. The focus has been the nitrogen leaching into the groundwater. The distribution of the vertical and horizontal soil mineral nitrogen patterns on five fields were investigated in different regions in Germany. Additionally these data were used for the validation of the nitrogen dynamics of the nitrogen crop growth model HERMES. Sampling was repeated at the same grid plots each year after harvest and in early spring. The sampling was preformed in two steps. The first sampling design was a grid sampling (grid size: 34 to 96 m) up to 9 dm depth. The second design was has been a nested sampling (grid size: 5 to 6 m) up to 30 dm depth. The nested sampling was preformed once in 1999 with the first sampling and again with the last sampling campaign in 2002. All five fields were divided in a site specific and an uniform fertilization part.

The following results were found:

  1. The spatial variability of soil parameters and nutrients were characterized using geostatistical methods. The soil parameters clay, sand, organic matter, mineral nitrogen and water capacity showed different spatial variability´s at the investigation sites using semivariogram analysis. Some locations showed preferred spatial variogram functions. Several soil landscapes differed not only in territorial parts; additional they differed in the same soil landscape (e.g. “Jungmoränegebiete“ glacial moraines like Kassow and Thumby).
  2. The segmentation of the fields in areas of the same soil type main groups limited the spatial variability form soil moisture to special areas on the field. In contrast the limitation of the spatial variability by soil could not be observed using subdivisions. The same is valid for the grain yield (except for locations with a yearly water balance less than 200 mm). It could be shown that the content of soil mineral nitrogen and the grain yield will be influenced stronger by the environment (such as heavy rain) and management as through the soil type. Dynamic soil parameters as soil moisture and mineral nitrogen showed seasonal spatial variability. Besides that, the soil mineral nitrogen showed a decrease of the spatial variability with the depth at all investigation sites. A reason for this spatial variability is the heterogenical spatial distributions on the fields. The different reduction processes in the soil (e.g. mineralisation) introduces large spatial variability in the top soil from 0 - 3 dm depth. In deeper soil layers is the soil nitrogen content more influenced trough shifting and diffusion processes. The results from the nested sampling on the field Aut o bahn showed for the water content, that 50 % of the variability of the subpart sand existed already in a distance up to 5 m. The soil nitrogen content showed in the nested sampling (grid size 5 m) a higher variability as in the subpart sand.
  3. Direct correlations between the electrical conductivity (EC) and the clay content were not found at all fields. In conditions with a large range of clay content as observed at the field site Autobahn a high correlation between the clay content from the sample grid plots and the EC-content was found. In this case co-kriging can help to improve the spatial estimation for clay content. On the fields Feldscheide-links and 111-3 EC did not prove to be feasible for clay content estimation. The reason is the small variability from EC-data and clay. Based on the investigations at the field site Kamp-Ost, the EC-measurements should be preformed at the end of the summer. The influence of soil wetness and groundwater to the EC appears to be minimized at this time.
  4. Observed spatial patterns obtained from grain yield maps depend strongly on the observed weather conditions and the applied management. Through the evaluation of yield maps from different years the influence by weather conditions and management can be reduced. The segmentation in yield zones gives additional guidance for site specific management (such as fertilization). An exception is the field site Finkenherd, where the water shortage in the vegetation period led to a pronounced stability in the observed yield patterns. The available water content in this region is the limiting factor for plant growth. In this case (field site Finkenherd) the soil texture mimics - the yield map quiet - sufficiently.
  5. The nitrogen crop growth model HERMES was applied to simulate the nitrogen dynamics, the soil moisture and the grain yield. All simulation results were checked against the measured data from the sampling in 1999 to 2002. An optimisation of the field capacity of the visual estimate of soil parameters (bulk density, stone content, effective rooting depth and ground water level) led to better correlation at all locations. The simulated spatial grain yield pattern showed a good correlation to the average grain yield measured with a 10 m radius around the sampling point. Less than 25 % of the simulated points on the sampling plots differed more than one standard deviation from measured grain yield. The simulation of nitrogen content showed correlations values below 0.275. However, under very homogeneous nitrogen distributions, no correlations could be observed between measured and simulated values. Hence, just a comparison of average values appears to be more suitable.
  6. Soil information for Germany (in little to middle scale soil maps) is published mostly as German Soil Appraisal or in parts as a Digital Farm Soil Map. Simulations with data sets from the plot sampling (large scale soil map) compared against simulating using German Soil Appraisal or digital farm soil map data showed information losses. The temporal dynamic by soil mineral nitrogen content in the rooting zone and the spatial pattern by the grain yield show a much better agreement with observed values, if large scale data were used for the simulation. The agreement of the spatial yield pattern from measuring and simulation decreased when standard information (such as German Soil Appraisal) was used, while frequently local processes were not considered. One mayor point to highlight is, that different soil information gives different amounts of fertilizer recommendations. This led to differences between N-supply and N-demands by the plants. An exact recording of the spatial variability in the field can help to reduce nitrogen leaching and also minimize the costs for the site-specific fertilization. Simulation scenarios showed, that observed differences between uniform and site specific management are influenced by the local site-specific soil parameters in the different management types.
  7. The comparison between uniform and site-specific fertilization type showed on the five fields using the preagro-N modul fertilizer recommendation (real management) only a minor to no potential to save nitrogen fertilizer. In two cases (fields Autobahn and Feldscheide-links) were the nitrogen amounts by the site-specific fertilizer larger than on the uniform part. In the field Aut o bahn an increase in fertilizer (+19 kg N ha-1) led to 0.5 t dry matter ha-1 more yield on the site-specific type. At the other fields no differences were detected between different application types. Differences by the soil mineral nitrogen after harvest are influenced by the different fertilizer amounts of the two fertilizer strategies. Significant differences between uniform and site specific fertilization were not found by grain yield or soil mineral nitrogen after harvest. Results showed that the amount of recommended fertilizer both from the HERMES-model and the real nitrogen fertilization, are beyond the point, where the yield growing curve decreases. Such behaviour is based on: first a fixed plant protein target of 14 % by the simulation and secondly a secure distance to the critical nitrogen factor, below the plant shows a decrease in plant growth.
  8. The nitrate threshold value of 50 mg NO3 l-1 is reached in all investigated fields under uniform and site specific fertilization. The threshold value of drinking water is an important target from an ecological and economical view. The aim for the site-specific management is to calculate a maximal nitrogen fertilizer amount for different soil areas, which never exceed the nitrate threshold value by using long term weather series. However, such limitations may yield less grain yield for the farmers. The field site Autobahn showed average yield depressions from 10 to 15 % for a loamy sand, from 15 to 20 % for a sandy loam and from 20 to 25 % for a clay loam.

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Generally, site-specific management is an important step on the way to secure the quality and the protection of agriculture resources. One goal of the EU-law in 2005 will requests open access to informations on the production processes. The site-specific management is an innovative management method.


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30.05.2005