Optimierung der ökologischen Kartoffelproduktion

Zusammenfassungen des Verbundvorhabens „Optimierung der ökologischen Kartoffelproduktion“ (FKZ 06 OE 125) "Aufarbeitung und Diskussion des aktuellen Wissens, Ableitung des weiteren Forschungsbedarfes unter Einbeziehung von Forschung, Beratung und Praxis". Ziel des Gesamtprojektes war es, einen Beitrag zur Weiterentwicklung und Optimierung des ökologischen Kartoffelanbaus zu leisten. Das Gesamtvorhaben bestand aus drei Projekten und wurde durch das Institut für Ökologischen Landbau koordiniert. Im Rahmen des Projektes wurden umfangreiche Literaturrecherchen, die neben produktionstechnischen Themen vor allem die Frage der Ausbildung des „Flavours“, d.h. des Geschmacks und Geruchs bei Kartoffeln sowie deren Beeinflussung durch anbautechnische Maßnahmen umfasste, durchgeführt und ausgewertet. Weiterhin wurden projektbegleitende Workshops organisiert, die dazu dienten, aus dem vorhandenen Wissen weiteren Forschungsbedarf abzuleiten als auch aktuelle Themen wie die Pflanzgutqualität aufzugreifen und mit allen Beteiligten, d.h. vom Züchter bis zum Händler - Möglichkeiten zu diskutieren, die zu einer Verbesserung der Situation führen. In einem Abschlussworkshop wurden die Ergebnisse aus dem Gesamtprojekt vorgestellt und anschließend als Abschlussbericht in Form eines Sonderheftes der Landbauforschung (Sonderheft 348) veröffentlicht. Die Gesamtauswertung der Projektergebnisse wurde koordiniert und zusätzlich mittels multipler Regressionsanalysen statistisch analysiert. Für den Ertrag konnte gezeigt werden, dass dieser wesentlich durch den Standort (Bodenart und Witterung), die zur Verfügung stehende Wachstumsphase (Anzahl Tage bis zum Befall mit Phytophthora infestans), die Beregnungsmenge und die Nährstoffversorgung der Böden sowie der Bodenbearbeitung bestimmt wird. Weniger eindeutig waren die Ergebnisse für die Bestimmungsfaktoren der Sensorik oder des Befalls mit Drahtwurm sowie Rhizoctonia. Die Projektergebnisse fanden Eingang in die Überarbeitung des Merkblattes zum „Bio-Kartoffelanbau“, das vom FIBL, der Bioland Beratung, dem KÖN und Bio-Austria in Zusammenarbeit mit dem vTI, Institut für Ökologischen Landbau herausgegeben wurde und nun jedem Interessierten kostenfrei zur Verfügung steht. (FKZ 06OE149) "Entwicklung und Etablierung eines Benchmarkings zur Optimierung des heimischen Kartoffelanbaus" Der Anbau von Kartoffeln im ökologischen Landbau unterliegt hohen Anforderungen bei der Vermarktung im Hinblick auf die optische und sensorische Qualität. Für die betriebswirtschaftliche Rentabilität müssen die genannten Qualitäten sowie eine ausreichender Ertrag erreicht werden. Ca. 70 % der Kartoffeln aus ökologischem Anbau werden im Bereich des Lebensmitteleinzelhandels verkauft, meist in Discountern. Sie haben einen Anteil von ca. 8 % beim Gesamtverzehr von Speisefrischkartoffeln. Mit der Entwicklung eines Benchmarking-Systems durch die Bioland Beratung GmbH und den Ökoring in einer internetbasierten Datenbank konnten Anbau- und Qualitätsdaten verknüpft werden, um daraus Empfehlungen für eine kontinuierliche Verbesserung im Kartoffelanbau im ökologischen Landbau ableiten zu können. In der Laufzeit des Projektes zeigte sich, dass mit den eingesetzten Werkzeugen (Erfassung und Überprüfung von Qualitäts- und Anbaudaten, dem Benchmarking der Qualitätsdaten und anschließendem Beratungsgespräch) die Grundlage für eine fundierte Beratung zur Verbesserung der Kartoffelproduktion gelegt werden konnte. Bei der Auswertung der Anbaudaten konnten u.a. positive Auswirkungen von Beregnung, Vorkeimen und gutem Bodenzustand auf den Ertrag belegt werden. Die Stickstoffversorgung als wesentliche Grundlage der Ertragsbildung wurde auf einem Teil der Betriebe durch Blattuntersuchungen und Stängelsaftnitratmessungen ermittelt. Bei den Sorten wurden charakteristische Unterschiede festgestellt. So hatte Nicola die höchsten Werte bei den Beschädigungen, bei Ditta war der Anteil der verformten Knollen am größten und Princess hatte durchweg die niedrigsten Stärkegehalte. In der Projektlaufzeit zeigten sich deutlich die negativen Auswirkungen auf die optische Qualität durch Drahtwurmbefall und Rhizoctonia. Die Drahtwurm-Befallswerte waren mit durchschnittlich bis zu 7,3 % über alle beteiligten Betriebe im Jahre 2009 sehr hoch. Bei trockenen Böden in der Zeit nach der Abreife bis zur Ernte waren die Schäden höher als bei feuchten Bodenverhältnissen. Die komplexen Ursachen des Drahtwurmbefalles lassen eine eindeutige Zuordnung des Schadens zu dem Vorkommen von Kleegras in der Fruchtfolge nicht zu. Bei Rhizoctonia wurde ein Zusammenhang von einem steigendem Anteil des Dry Core-Symptoms bei höherem Drahtwurmbefall nachgewiesen. Ebenfalls wurde die Beziehung deutlich, dass mit höherem Befall des Pflanzgutes mit Rhizoctonia-Sklerotien auch der Besatz an den Tochterknollen stieg. Das Kartoffel-QM hat sich in den vergangenen Jahren als wertvolles Instrument in der Fachberatung, aber auch als Schnittstelle zwischen Wissenschaft, Beratung und Praxis erwiesen. Dementsprechend ist die weitere Arbeit mit diesem System als fester Bestandteil der Fachberatung vorgesehen. (FKZ 06OE295) "Optimierung von Anbauparametern zur Steigerung der sensorischen Qualität von Öko-Kartoffeln". Ziel des Projektes war es, ein Verfahren zu entwickeln, dass zur Identifikation von Partien mit sensorischen Fehlern genutzt werden kann. Durch die Verknüpfung der sensorischen Mängel mit Anbau- und Lagerungsdaten sowie Stärke, Nitrat und Alkaloidgehalt sollte versucht werden, die Ursachen der sensorischen Abweichung zu identifizieren. Untersucht wurden im Mittel 30 Partien der Sorten Ditta, Princess und Nicola aus Nord- und Süddeutschland in den Jahren 2007 bis 2009. Da bestehende Methoden der deskriptiven Analyse eher für verarbeitete Lebensmittel als für Rohwaren geeignet sind, musste die Methode an das Produkt Kartoffel angepasst werden. Die Quantitative Deskriptive Analyse war als Methode für die Kartoffelprofilierung nicht geeignet, da sie zu Messungenauigkeiten führte, bedingt durch die sensorischen Unterschiede zwischen den Knollen einer Partie. Als sensorische Methode wurde daher das Konsensprofil eingesetzt (DIN 10967-2). Jeder Panelist erhält eine Kartoffel, um für sich die Intensitäten der verschiedenen sensorischen Attribute zu ermitteln. Aus der Festlegung der einzelnen Intensitäten pro Panelist wurde im Konsens eine Intensität pro Attribut und Sortenpartie festgelegt. Die sensorischen Attribute wurden zu den Merkmalen Aussehen, Pellfähigkeit, Geruch, Geschmack, Mundgefühl, Textur und Nachgeschmack entwickelt sowie Referenzen festgelegt. Es konnten für die Sorten unterschiedlichen Sortenprofile abgeleitet werden. Nicola und Ditta wiesen ähnliche Profile auf. Die Sorte Princess zeigte deutliche sensorische Unterschiede im Sortenvergleich gab es insbesondere in der Ausprägung bitter, welches durch Witterungseinflüsse bedingt war. Eine erste Vermutung in 2007, dass der bittere Geschmack mit Nitrat zusammenhängt, konnte in den Folgejahren nicht bestätigt werden. Signifikante Korrelationen gab es zwischen Ertrag und Parametern der Sensorik. Mit längerer Wachstumszeit und dadurch bedingten höheren Ertrag wird die Kartoffel süßer und weniger bitter. Sie hat genügend Zeit ihren "typischen" Geschmack zu entwickeln. Inwieweit Alkaloide für den bitteren Geschmack verantwortlich sind, konnte nicht abschließend geklärt werden

Forschungsprojekt zur Optimierung der ökologischen Kartoffelproduktion - Hintergrund und Projektbeschreibung

Der Anbau von Kartoffeln im ökologischen Landbau unterliegt hohen Anforderungen bei der Vermarktung im Hinblick auf die optische und sensorische Qualität. Für die betriebswirtschaftliche Rentabilität müssen die genannten Qualitäten erreicht sowie ein ausreichender Ertrag erzielt werden

Configuration of a Web-Based Digital Twin using a Modular and Flexible Simulation Chain

The versatile concept of the digital twin is being applied in various economic sectors. To exploit its full potential, the digital twin has to be adaptable to changing requirements. In this paper we address the configuration of digital twins with a focus on a flexible and modular simulation chain. Thereby, we utilize the Functional Mock-Up Interface to enable variable configurations based on basic simulation components. We validate the concept by a prototypical implementation

Management für geschmackvolle Kartoffeln

Wenn bei der Kartoffel einwandfreie Qualität und guter Geschmack zusammenkommen,ist der Absatz gesichert. Wie sich im Biolandbau beides erreichen lässt, wird im Rahmen eines interdisziplinären Projektes untersucht. Erste Ergebnisse deuten auf das Zusammenspiel zwischen der Sortenwahl, Stickstoffversorgung und dem Witterungsverlauf in der Vegetation hin

Artificial Intelligence-Based Cyber Security in the Context of Industry 4.0—A Survey

The increase in cyber-attacks impacts the performance of organizations in the industrial sector, exploiting the vulnerabilities of networked machines. The increasing digitization and technologies present in the context of Industry 4.0 have led to a rise in investments in innovation and automation. However, there are risks associated with this digital transformation, particularly regarding cyber security. Targeted cyber-attacks are constantly changing and improving their attack strategies, with a focus on applying artificial intelligence in the execution process. Artificial Intelligence-based cyber-attacks can be used in conjunction with conventional technologies, generating exponential damage in organizations in Industry 4.0. The increasing reliance on networked information technology has increased the cyber-attack surface. In this sense, studies aiming at understanding the actions of cyber criminals, to develop knowledge for cyber security measures, are essential. This paper presents a systematic literature research to identify publications of artificial intelligence-based cyber-attacks and to analyze them for deriving cyber security measures. The goal of this study is to make use of literature analysis to explore the impact of this new threat, aiming to provide the research community with insights to develop defenses against potential future threats. The results can be used to guide the analysis of cyber-attacks supported by artificial intelligence

Artificial Intelligence-Based Cyber Security in the Context of Industry 4.0 — A Survey

The increase in cyber-attacks impacts the performance of organizations in the industrial sector, exploiting the vulnerabilities of networked machines. The increasing digitization and technologies present in the context of Industry 4.0 have led to a rise in investments in innovation and automation. However, there are risks associated with this digital transformation, particularly regarding cyber security. Targeted cyber-attacks are constantly changing and improving their attack strategies, with a focus on applying artificial intelligence in the execution process. Artificial Intelligence-based cyber-attacks can be used in conjunction with conventional technologies, generating exponential damage in organizations in Industry 4.0. The increasing reliance on networked information technology has increased the cyber-attack surface. In this sense, studies aiming at understanding the actions of cyber criminals, to develop knowledge for cyber security measures, are essential. This paper presents a systematic literature research to identify publications of artificial intelligence-based cyber-attacks and to analyze them for deriving cyber security measures. The goal of this study is to make use of literature analysis to explore the impact of this new threat, aiming to provide the research community with insights to develop defenses against potential future threats. The results can be used to guide the analysis of cyber-attacks supported by artificial intelligence