Entwicklung eines zeitlichen und räumlichen Entscheidungshilfesystems gegen den Erbsenwickler (Cydia nigricana, Fabricius)

Pea moths (Cydia nigricana) can cause severe damages in pea crops (Pisum sativum). Larvae feed on the seeds in the pods and contaminate them with feces. In the cultivation of organic green peas 0.5 % damaged seeds lead to the denial of whole pea fields (Schulz & Saucke 2005). There can be a yield loss in forage peas and a loss of quality of seeds for propagation. Within the framework of the project to improve the spatial and temporal cultivation strategy of peas to get less damage due to pea moths, is the intention. For a better spatial and temporal cultivation strategy, the DSS creates a map with areas with an infestation risk factor. The higher the risk factor, the earlier the new fields should be cultivated. Therefore, the first part of the DSS works with georeferenced data, like distances between fields of the previous year and the currently planned fields and their infestation risk. The coincidence of the flowering of peas and the flight of pea moths is very important for the infestation. Hence, the second part of the DSS predicts the phenology of the pea and the development of the pea moth for a better precision of the pest control

Erbsenwickler (Cydia nigricana) in Gemüse- und Körnererbsen: Grundlagen zur Befallsprognose und Schadensprävention

Spatio-temporal distribution, combined with aspects of insect biology and ecology can influence the infestation risk of the key pea pest Cydia nigricana in vegetable- and field peas. The proximity of pea fields of the previous cultivation period highly affects the infestation potential of the moth. The presented study aims to monitor the infestation development in three different regions in Germany (North Hesse, Saxony, Saxony-Anhalt) in four consecutive years and to relate empirical pest incidences to key factors as crop abundance, the distance to previous pea fields, the pea plant phenology and climatic conditions. In a next step, these data will form the basis for the elaboration of a computer-aided decision support system, which assists farmers in implementing preventive strategies based on risk avoidance

Operational flood management under large-scale extreme conditions, using the example of the Middle Elbe

In addition to precautionary or technical flood protection measures, short-term strategies of the operational management, i.e. the initiation and co-ordination of preventive measures during and/or before a flood event are crucially for the reduction of the flood damages. This applies especially for extreme flood events. These events are rare, but may cause a protection measure to be overtopped or even to fail and be destroyed. In such extreme cases, reliable decisions must be made and emergency measures need to be carried out to prevent even larger damages from occurring. <br><br> Based on improved methods for meteorological and hydrological modelling a range of (physically based) extreme flood scenarios can be derived from historical events by modification of air temperature and humidity, shifting of weather fields and recombination of flood relevant event characteristics. By coupling the large scale models with hydraulic and geotechnical models, the whole flood-process-chain can be analysed right down to the local scale. With the developed GIS-based tools for hydraulic modelling <i>FlowGIS</i> and the Dike-Information-System, (IS-dikes) it is possible to quantify the endangering shortly before or even during a flood event, so the decision makers can evaluate possible options for action in operational mode

Entwicklung eines computergestützten Entscheidungshilfemodells zur Prävention von Erbsenwicklerschäden in Körnerleguminosen (Verbundvorhaben)

Das Verbundprojekt mit den fünf Partnern Universität Kassel (Hessen), LLG (Sachsen-Anhalt), Gäa e.V. (Sachsen) und der ZEPP zusammen mit ISIP e.V. (Reinland-Pfalz), zielte auf die Entwicklung eines wetterbasierten Entscheidungshilfesystems (EHS) zur integrierten Prävention von Fraßschäden durch Erbsenwickler (Cydia nigricana) in Körner- und Gemüseerbsen (Pisum sativum) ab. Den Untersuchungsgegenstand bildete die Gewinnung empirischer, georeferenzierter Basisdaten zur phänologischen Entwicklung von Erbsenwickler und Erbse, sowie die Analyse des räumlich-zeitlichen Befallsgeschehens in drei Modellregionen von ca. 30 km Durchmesser in Hessen, Sachsen und Sachsen-Anhalt in den Jahren 2015-2019. Zunächst wurde allen Praxisflächen einer Modellregion mit Winterkörner-, Sommerkörner- und Gemüseerbsen der Saatzeitpunkt und schlaggenau interpolierte Wetterdaten zugeordnet. Über die gesamte Vegetationsperiode wurden dann Erbsen-BBCH-Stadien, Kulturform, Pheromonfallenfänge und prozentualer Kornbefall differenziert nach Larvenstadium, aufgenommen. Ergänzend wurden Klimakammer-Versuche zur temperaturabhängigen „Populationsdynamik Erbsenwickler“ mit eingewinterten Erbsenwicklerkokons bei variierten Temperatur- und Lichtregimen durchgeführt. Die Eckdaten umfassten Entwicklungsnullpunkt, tägliche Entwicklungsrate, Falterschlupf, Eiablage, L1-Larvenschlupf und Larvenentwicklung. Weiterhin konnten unter kontrollierten Klimabedingungen ein univoltiner Flugverlauf abgesichert und Herkunftsunterschiede sowohl nach Region als auch nach Erbsenkulturform (Winterkörner-, Sommerkörnererbse) ausgeschlossen werden, was für generalisierbare Befallsprognosen entscheidend ist. Auf Grundlage dieser Daten wurde das modular aufgebaute EHS „CYDNIGPRO“ (Cydia nigricana-Prognose) entwickelt. Dessen zwei Sub-Modelle „Entwicklung“ und „Migration“ zielen auf zwei Schwachstellen im Lebenszyklus des Zielschädlings ab: Das „Sub-Modell Entwicklung“ setzt an der zeitlichen Synchronisation des Schädlings mit seiner Wirtspflanze an. Die prognoserelevanten Entwicklungsstadien sind Blüte als Voraussetzung für die Fernorientierung der Falter und Hülsenbildung für den Samenfraß der Larven. Mit den auf der Internetplattform isip.de hinterlegten phänologischen Basisdaten, konnten schlaggenaue Simulationen der Ontogenese (SIMONTO) Erbse getrennt für Körner- und Gemüseerbsen etabliert werden, wobei bei Gemüseerbsen zusätzlich zwischen Früh- und Spätsaaten zu differenzieren war. Aufgrund der zu geringen Anzahl von Wintererbsenschlägen, die zudem auf die Modellregion Hessen beschränkt waren, konnte für Winterkörnererbsen noch kein Modell erstellt werden. Über die Eingabe der geographischen Koordinaten, des Aussaatdatums und der Kulturform berechnete der ISIP-Output in ersten Anwendungen bereits > 78% korrekte BBCH-Stadienverläufe. Die darauf aufbauende Befallsprognose koppelt die schlagspezifischen Daten zur Pflanzenphänologie mit den hinterlegten Daten zur Populationsdyamik des Erbsenwicklers und ermöglicht nun wetterbasierte Vorhersagen zum Flugbeginn und Larvenauftreten, die im ISIP-Output „Befallsprognose“ einen dreitägigen Vorhersagezeitraum haben. Anwender können damit Wahrscheinlichkeiten einschätzen, ob und ab wann Befallsflug und Larvenfraß einsetzen und in welchem Zeitfenster schlagspezifisch optimierte Insektizidmaßnahmen sinnvoll wären. Der zweite Ansatzpunkt nutzt mit dem „Sub-Modell Migration“ die schlaggenaue Kokon-Überwinterung im Boden von Erbsen-Vorjahresflächen. Die im Folgejahr schlüpfenden Falter sind dadurch gezwungen, aktuelle Erbsenschläge über unterschiedlich weite Strecken anzufliegen. Als Basisdaten für die räumliche Befallsprognose wurden der jeweilige Flächenabstand zur nächstgelegenen Vorjahresfläche (MD) als „Geberfläche“ und korrespondierende Befallswerte der aktuellen „Empfängerfläche“ erarbeitet. Die Auswertung der MD-Befallskorrelationen ergaben insgesamt, dass Starkbefall durchgehend mit geringen MDs < 500 assoziiert war. Der Befall nahm über allen Modellregionen und Kulturformen exponentiell ab, je weiter die Vorjahresflächen entfernt lagen. Insgesamt lag der Median aller Flächenabstände des Projektzeitraums zwischen 204 und 611 m. Die maximal realisierten Entfernungen zum Vorjahresschlag waren für das Anbaumosaik Hessen 3,9 km, bzw. in Sachsen 4,8 km und in Sachsen-Anhalt 6,1 km. Um die empirischen Distanz-Befallskorrelationen anhand von Risikokarten zu visualisieren, wurden als Näherung Pufferzonen mit drei gestuften Radien von 1000 m, 1500 m und 2000 m (ab dem Vorjahresschlag) gebildet. Die Zuteilung eines Wichtungsfaktors je Pufferzone kategorisierte den kontinuierlichen Befallsrückgang in drei von innen nach außen abnehmenden Risikozonen, die in den Kartenausschnitten als rot, orange und gelbe Risikobereiche angezeigt werden. Diese Entscheidungshilfe soll es integriert und ökologisch wirtschaftenden Anwendern ermöglichen, noch vor der Aussaat lokale Befallsgradienten und Schwachbefallslagen besser einzuschätzen, um gegebenenfalls bereits über die Flächenwahl Insektizidmaßnahmen einzusparen, bzw. im Idealfall ganz umgehen zu können. Diese dreistufigen Distanzbereiche gelten hauptsächlich für die Modellregionen mit ausreifenden Körnererbsen (Sommer- und Wintererbse), sowie Gemüseerbsenvermehrungen (Sachsen-Anhalt) als Anbauschwerpunkt. In Sachsen, mit vorwiegendem Anbau von Gemüseerbsen für die Humanernährung, wurde den Risikokarten aufgrund der abweichenden Rahmenbedingungen bezüglich Grünernte, Befallsdruck und Qualitätstoleranz lediglich eine innere 500 m Pufferzone für frühe Saattermine zugeteilt. Für erste prototypische Anwendungen des räumlichen Planungstools sind als Übergangslösung noch händische Eingaben der Vorjahresschläge und der aktuell geplanten Flächen vorgesehen. In einer weiteren Ausbaustufe für die nächsten Jahre ist geplant, die Lage der Erbsenvorjahresschläge durch satellitenbasierte Fernerkundung automatisiert bereitzustellen. Die erarbeiteten EHS-Teilmodule „CYDNIGPRO“ stehen demnächst nach Abschluss der Implementierung auf der Internetplattform isip.de für ausgewählte Berater zur Verfügung. Nach einer Überprüfungsphase kann das EHS dann deutschlandweit von allen Beratern und Landwirten genutzt werden