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Eine Initiative der österreichischen Landwirtschaftskammern www.lko.at
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        Monitoring der Grünen Erbsenblattlaus (Acyrthosiphom pisum), Schwarzen Bohnenlaus (Aphis fabae) und Nanovirennachweis in den Blattläusen.

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        Helicoverpa armigera

        Baumwollkapselwurm

        Monitoring des Baumwollkapselwurms (Helicoverpa armigera) bei Paprika, Tomate, Salate, Bohnen, Mais und Zierpflanzen

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        Seit dem Frühjahr 2015 bieten wir für Österreich einen Warndienst für Krankheiten und Schädlinge in den Sparten Acker-, Gemüse-, Obst- und Weinbau kulturübergreifend und bundesweit an ...

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        From sowing to harvest agricultural crop is exposed to a number of damaging factors, whereby micro-organisms as well as animal pests play an important role. They cause drastic damage, which leads to reduced quality and harvests.

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Trockenheitsmonitoring- und Vorhersagesystem ARIS

Eine Kurzvorstellung des Forschungsprojekts zum Dürremonitoring sowie eine Einführung in Datenbasis und Berechnung

Das hier operationell umgesetzte Trockenheitsmonitoring- und Vorhersagesystem ARIS (Agro Risk Information System) für wichtige Nutzpflanzen beruht auf dem Forschungsprojekt „AgroDroughtAustria (ADA)“ des ACRP Forschungsprogramms (finanziert durch den österreichischen Klima- und Energiefonds) aus einem Partnerkonsortium unter Projektleitung der Universität für Bodenkultur. Die wissenschaftliche Betreuung und Weiterentwicklung von ARIS wird von der Universität für Bodenkultur in Kooperation mit der Landwirtschaftskammer Österreich, untergeordneten Forschungseinrichtungen des Lebensministeriums (BMLFUW) und weiteren Partnern wahrgenommen.

Detaillierte und weiterführende Informationen findet man im Internet unter: ada.boku.ac.at.

Datenbasis und Berechnung

ARIS beruht auf räumlichen, aufbereiteten Datensätzen von Wetterparametern (INCA Produkt der ZAMG – Tagesdaten und Vorhersage), Bodendaten (eBOD der BFW bzw. BAW) und Landnutzungsklassen (CORINE), die in Form von Gitterdaten mit einer Auflösung von 0,5 (Landnutzungsklasse, Bodendaten) bis 1 km (Wetterdaten, Höhenmodell) Gittergröße eingehen. Die Darstellung der Ergebnisse erfolgt auf 0,5 km Gittergröße. Die angewandten Simulationsmodelle berücksichtigen die nutzpflanzenspezifische aktuelle phänologische Entwicklung und den davon abhängigen Wasserbedarf der Nutzpflanzenbestände auf dem jeweiligen Standort und Boden. Die Berechnungen der Bodenwasserbilanz beziehen sich auf zwei Bodentiefenhorizonte (0-40 cm und 40-100 cm bei den Ackerfeldfrüchten sowie 0-20 cm und 20-40 cm bei Grünland). Aufgrund des errechneten aktuellen Bodenwasserdefizits wird mit Hilfe von zwei Indikatoren der standortspezifische Grad der Trockenheit (in relativ vorhandener pflanzenverfügbarer Bodenwassermenge bzw. letzteres – die Trockenheitsintensität - im Vergleich zum langjährigen Mittelwert) angegeben. Als dritter Indikator wird der während der bisherigen Wachstumsperiode akkumulierte – nutzpflanzenspezifische - Stresslevel durch Trockenheit (Referenztiefe für alle Kulturen 0-20 cm) und Hitze abgeschätzt.
Die Simulationen erfolgen für alle entsprechenden Gitterpunkte über Österreich auf Tagesbasis für Grünland, Winterweizen, Sommergerste, Mais und Zuckerrübe und die Ergebnisse werden auf der ARIS Internetseite alle 3 Tage aktualisiert. Die ARIS Auswertemethodik berechnet für jede der vier Ackerfeldfrüchte ein eigenes Szenario. Die Darstellung erfolgt allerdings unter der Annahme, dass die gesamte Ackerfläche Österreichs ausschließlich mit der jeweiligen Feldfrucht bedeckt ist. Für Grünland werden die Berechnungen nur für die in CORINE angegebenen Gebiete unter „Grünlandnutzung“ angegeben.

Unsicherheiten

Die Nutzer von ARIS sollten sich der Unsicherheiten in den dargestellten Informationen bewusst sein, welche sich aus der Datenbasis und der Methode ergibt. Da die eingehenden Datensätze in der räumlichen Auflösung entsprechend der Gittergröße beschränkt sind, werden kleinräumigere Variationen (z.B. Bodenverhältnisse, Niederschlag) nicht aufgelöst. Zusätzlich können auch die Gitterdaten aller Parameter (Wetterparameter und Bodenkennwerte) Abweichungen von der Realität aufweisen, welche sich in das simulierte Ergebnis fortpflanzen. Auch tatsächliche Einflüsse auf die berechneten Parameter wie Bodenbearbeitungsverfahren, Eigenschaften unterschiedlicher Pflanzensorten, Düngung und Pflanzenschutz usw. bleiben in der Simulation unberücksichtigt.
Die CORINE Landnutzungsdaten, welche in der Darstellung der Ergebnisse für die Zuordnung zu Acker- oder Grünlandgebiet (Ackermaske und Grünlandmaske) herangezogen werden, basieren auf Fernerkundungsdaten aus 2012 und entsprechen daher manchmal nicht der tatsächlichen dominierenden Landnutzung bzw. sind im ARIS dann nicht richtig abgebildet. Zudem erfolgt die Klassenzuordnung aufgrund der dominierenden Landnutzung der jeweiligen Gitterfläche von 0,5 x 0,5 km (z.B. Grünland dominierte Gitterflächen werden nicht bei den Ackerfeldfrüchten abgebildet auch wenn es Ackerflächen in diesem Areal gibt, und umgekehrt). In diesem Fall kann der Nutzer aber in der Nähe befindliche Gitterflächen der gesuchten Landnutzung (Ackerfeldfrucht oder Grünland) als näherungsweise repräsentativ ansehen, sofern die naturräumlichen Gegebenheiten nicht zu sehr vom Standort des Interesses abweichen (Gelände, Höhenlage, Bodentyp usw.).

Schreiben Sie uns!

Um Unsicherheiten und Abweichungen jeglicher Art besser abschätzen zu können und Verbesserungen einzuleiten, ist ein Feedback von Nutzern durchaus erwünscht.

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