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In diesem Zusammenhang wird das Defence-Modul innerhalb der xFarm eine der wichtigsten Innovationen dar. Es bietet den Landwirten technologische Werkzeuge, um Krankheiten vorzubeugen und Kulturen nachhaltig und gezielt zu schützen. Doch was verbirgt sich hinter dieser leistungsstarken Lösung? Lassen Sie es uns gemeinsam herausfinden.
Prognosemodelle sind die base jeden modernen Pflanzenschutzsystems. Sie basieren auf einer strengen Analyse von klimatischen, agronomischen und pflanzenbaulichen Daten sowie von Informationen über die Zielerreger mit dem Ziel, im Voraus vorherzusagen, wann die Feldbedingungen für die Entwicklung von Krankheiten günstig werden. Diese Modelle werden in Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) integriert, die über digitale Plattformen wie xFarm das Risiko von Krankheitsausbrüchen ständig überwachen.
Eines der großen Potenziale dieser Instrumente ist die Möglichkeit, Pflanzenschutzbehandlungen nur dann durchzuführen, wenn sie tatsächlich notwendig sind.
In einem landwirtschaftlichen Kontext, der zunehmend auf Nachhaltigkeit ausgerichtet ist, bieten die EPPD eine einzigartige Möglichkeit, den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln zu verringern und gleichzeitig die Umwelt zu schützen und die Effizienz der landwirtschaftlichen Verfahren zu verbessern.
Die Erstellung effektiver Prognosemodelle erfordert einen hohen Aufwand an wissenschaftlicher Forschung und Entwicklung. Zur Realisierung des Verteidigungsmoduls in der xFarmPlattform zu realisieren, war es notwendig, Forschungsinstitute, Universitäten und spezialisierte Labors einzubeziehen. Die Zusammenarbeit mit diesen Einrichtungen ermöglicht es, hochwertige Daten zu sammeln und die Modelle kontinuierlich zu kalibrieren und zu verbessern , um sie genauer und kontextbezogener zu machen.
Die Interaktion zwischen der akademischen Wissenschaft und der Praxis ist von entscheidender Bedeutung: Durch die Zusammenarbeit mit Forschern, Technikern und Landwirten werden die DSS ständig an neue Herausforderungen in der Landwirtschaft angepasst, z. B. an den Klimawandel und an Veränderungen in der Beziehung zwischen Krankheitserregern und Pflanzen. Auf diese Weise entsteht nicht nur ein High-Tech-System, sondern auch ein Instrument, das perfekt auf die konkreten Bedürfnisse der Landwirte zugeschnitten ist.
Das Herzstück des Verteidigungsmoduls sind die Technologien, die zur Datenerfassung und -analyse eingesetzt werden. Wetterstationen, Blattnässesensoren und prädiktive Klimadaten werden zur ständigen Überwachung der Umweltbedingungen und der Kulturen benötigt. Diese Instrumente sammeln in Echtzeit Daten zu wichtigen Variablen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Niederschlag, Windrichtung und -intensität, Blattnässestunden und mehr.
Die Datenerfassung ist jedoch nur ein Teil des Prozesses. Das andere entscheidende Element ist dieInterpretation dieser Informationen. Die mathematischen und statistischen Modelle base dem Modul Defence base , analysieren die Klima- und Umweltvariablen, um genaue Vorhersagen über die Entwicklung und Ausbreitung von Pflanzenkrankheiten zu treffen. Diese Vorhersagen liefern den Landwirten rechtzeitig Hinweise und ermöglichen gezielte und evidenzbasierte Interventionen.
Um sicherzustellen, dass die Prognosemodelle effektiv sind, müssen die Prognosen in realen landwirtschaftlichen Kontexten getestet und validiert werden. Das Modul "Verteidigung" beschränkt sich nicht auf Laborsimulationen, sondern wurde ausgiebig auf dem Feld getestet, wo die Prognosedaten mit den tatsächlichen Krankheitsentwicklungen verglichen werden. In diesen Phasen ist die Einbeziehung von Landwirten, Technikern, Forschungszentren und Universitäten von wesentlicher Bedeutung, da ihr Feedback und ihr Know-how zur weiteren Optimierung des Systems beitragen.
Feldtests sind daher ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass das System nicht nur funktioniert, sondern auch den Bedürfnissen der Landwirte gerecht wird und zeitnahe und praktische Lösungen für den Pflanzenschutz bietet.
Der Einsatz von Prognosemodellen und Entscheidungsunterstützungssystemen (DSS) bietet den Landwirten zahlreiche Vorteile, da sie die Effizienz steigern und die Kosten für den Pflanzenschutz senken. Zunächst einmal ermöglichen diese Instrumente, den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln zu reduzieren und nur dann einzugreifen, wenn tatsächlich ein Krankheitsrisiko besteht. Auf diese Weise können die Landwirte den Verbrauch von Pflanzenschutzmitteln reduzieren und so zur ökologischen Nachhaltigkeit beitragen. Dank rechtzeitiger und gezielter Vorhersagen helfen die Modelle außerdem, zum günstigsten Zeitpunkt auf dem Feld einzugreifen, was die Wirksamkeit der Maßnahmen erhöht. Es ist wichtig zu betonen, dass die Prognosemodelle den Landwirt oder Techniker nicht ersetzen, sondern als Entscheidungshilfe dienen, um das sinnvolle Zeitfenster zu ermitteln, in dem die jeweilige Pflanzenschutzbehandlung am effizientesten und wirksamsten zur Bekämpfung der Krankheit eingesetzt werden kann. Dieser Ansatz ermöglicht einen präziseren, gezielteren und verantwortungsvolleren Pflanzenschutz, der die Auswirkungen auf die Umwelt minimiert und die Produktivität auf nachhaltige Weise erhöht.
DSS sind ein hervorragendes Beispiel dafür , wie die Landwirtschaft von technologischen Innovationen und der Zusammenarbeit zwischen Forschung und landwirtschaftlicher Praxis profitieren kann. Dank fortschrittlicher Prognosemodelle, Echtzeit-Überwachungstechnologien und ständiger Systemanpassung können Landwirte ihre Kulturen effizienter und nachhaltiger schützen und so Kosten und Umweltauswirkungen reduzieren. Angesichts der sich verändernden globalen Herausforderungen sind diese Instrumente der Schlüssel zur Förderung einer intelligenteren, nachhaltigeren Landwirtschaft, die den Bedürfnissen einer sich wandelnden Welt gerecht wird.
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