Die Ertragsverluste durch Dürreperioden haben auch in Deutschland in den letzten Jahren zugenommen.
Man erinnere sich an die letzten fünf Jahre, von denen drei viel zu trocken waren. Zunehmend geraten dabei neben Marktfrucht- auch Futterbaubetriebe in Schwierigkeiten. Lokal erzeugtes Grundfutter bildet zudem die Grundlage für eine regionale und nachhaltige Viehhaltung.
Auch die Vereinigte Hagel Versicherung erreichten in den letzten Jahren verstärkt Anfragen zu den Auswirkungen von Trockenheit auf den Ertrag. Gefragt sind nun Prognose-Modelle anhand derer sich der voraussichtliche Aufwuchs bestimmen lässt, um so als landwirtschaftlicher Betrieb rechtzeitig reagieren zu können.
Vor GrasProg kein bundesweites Modell verfügbar
Mit dem Ertragsmodell FOPROQ, entwickelt an der Uni Kiel, prognostizieren die Landesämter und der
DWD bereits seit etlichen Jahren für Nordwestdeutschland den optimalen Zeitpunkt für den Grünlandschnitt. Neben der regionalen Einschränkung wird dieses Modell jedoch nur für den ersten und zweiten Schnitt genutzt.
Da bis dato kein System existierte, welches den Ertrag deutschlandweit und für sämtliche Schnittzeitpunkte vor allem in Abhängigkeit von lokalen Niederschlägen für die gesamte Vegetationsperiode exakt modelliert, startete die Gruppe Grünland und Futterbau an der CAU unter Leitung von Prof. Dr. Friedhelm Taube im Jahr 2021 ein Forschungsprojekt zur Weiterentwicklung des genannten Modells, nun unter dem Namen GrasProg. Ziel war es, das Modell für Intensivgrünlandstandorte zu kalibrieren, Optimierungspotenziale aufzuzeigen und die Anwendungsoberfläche neu zu gestalten.
Ortsgenaue Wetterdaten entscheidend für die Güte der Prognose
Die Modellierungsarbeiten sind inzwischen abgeschlossen, und mit zwei wissenschaftlichen Publikationen ist die Güte der Prognose überzeugend dokumentiert und hinlänglich auf Praxistauglichkeit getestet.
Im Modell wird davon ausgegangen, dass die Bewirtschaftung (z. B. Düngergaben, technische Verfahren in der Grünlandpflege, hoher Anteil an Deutschem Weidelgras) vom Betrieb optimal umgesetzt wird. Neben Bestandsmerkmalen, die das Wachstumspotential während der Vegetationsperiode beschreiben, gehen Umweltfaktoren wie die Bodenart als Schätzgröße für den verfügbaren Bodenwasservorrat (Einteilung in leicht, mittel und schwer) und vor allem die täglichen Wetter-, insbesondere die Niederschlagsdaten in das Modell ein.
Lokale Wetterstationen von meteosol installiert
Eine zentrale Voraussetzung für eine räumlich hohe Auflösung der Prognosedaten ist die Bereitstellung entsprechend verfügbarer Eingabedaten der Witterungsparameter. Daher wurde bereits in der Startphase des Projektes überprüft, wie diese Eingangsdaten verbessert werden können.
In der bisherigen Forschung wurde vor allem auf öffentlich zugängliche Wetterdaten zurückgegriffen, die in der Regel an einer vom untersuchten Feldstück mehrere Kilometer entfernten Station erhoben werden. Dies kann zu Fehlprognosen führen.
Um diesen Mangel zu beheben, wurden an den Messstandorten Wetterstationen der Marke meteosol platziert. Diese erfassen die Wetterdaten streng nach WMO-Kriterien unmittelbar vor Ort. Eine genauere Bewertung des Einflusses der Wetterdaten auf die Modellergebnisse und damit die zu erwartende Aufwuchsmenge wird damit zukünftig möglich sein.
Die ersten Zwischenergebnisse wurden jüngst in Gießen vorgestellt und mit einer Gruppe von Praktikern diskutiert. Die durchweg konstruktiv positiven Beiträge der Betriebe unterstreichen den grundsätzlichen Ansatz der Ertragserfassung auf dem Grünland und der Quantifizierung von Trockenstresseffekten mit GrasProg – entsprechend werden die Untersuchungen seitens der Vereinigten Hagel weiter fortgeführt werden, um die Anwendung von GrasProg in der Fläche weiterzuentwickeln.
