Integrierter Pflanzenschutz
Reduktion des Einsatzes von Pflanzenschutzmitteln – Prognosemodelle können dabei helfen

Prognosemodelle – wichtige Säule im Pflanzenschutz-Warndienst

Die drei Säulen des Pflanzenschutz-Warndienstes: Prognosemodelle, Monitoring, Beraterempfehlung.Zoombild vorhanden

Die drei Säulen des Pflanzenschutz-Warndienstes

Gemäß dem Leitbild des "Integrierten Pflanzenschutzes" sind zunächst vorbeugende ackerbauliche Maßnahmen auszuschöpfen, bevor chemische Pflanzenschutzmittel (PSM) zum Einsatz kommen. Um die Notwendigkeit einer chemischen Maßnahme abzuschätzen, insbesondere um unnötige Behandlungen zu vermeiden, lassen sich neben den Monitoringergebnissen auch Prognosemodelle und Entscheidungshilfesysteme nutzen. Durch die Verrechnung von Wetterdaten, teils auch unter Einbeziehung weiterer schlagspezifischer Daten, liefern diese Modelle wertvolle Informationen über Auftreten, Entwicklung und Ausbreitung von Schadorganismen. Vor allem für Krankheiten, die eine Behandlung noch vor dem Auftreten von sichtbarem Befall erfordern, wie zum Beispiel für die Kraut- und Knollenfäule der Kartoffel oder den Halmbruch im Getreide, können solche Modelle Beratung und Praxis ganz wesentlich unterstützen.
Unter Mitwirkung der Ämter für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten werden Bonitur- und Ertragsdaten aus Monitoring und Exaktversuchen sowohl für die Entwicklung als auch für die regelmäßige Validierung der Prognosemodelle verwendet. Eine aktuelle Auswahl wichtiger Prognosemodelle für zahlreiche Kulturen enthält die Plattform von ISIP, dem Informationssystem Integrierte Pflanzenproduktion e.V., unter

ISIP – Informationssystem Integrierte Pflanzenproduktion e.V. Externer Link

ValiProg und EntoProg – Anpassung von bestehenden und Entwicklung von neuen Prognosemodellen

Larve des Maiszünslers.Zoombild vorhanden

Larve des Maiszünslers

Der Pflanzenschutzdienst in Bayern ist Partner in den bundesweiten Verbundprojekten ValiProg und EntoProg. Unter der Leitung der ZEPP, der Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte Entscheidungshilfen und Programme im Pflanzenschutz, sowie in Zusammenarbeit mit dem Julius Kühn-Institut und weiteren Partnern, führt die LfL dabei umfangreiche Feldversuche und Bonituren durch. Dies betrifft zahlreiche Krankheiten und Schadinsekten in Getreide, Zuckerüben, Kartoffeln, Raps und Mais. Mit den gewonnenen Daten werden einerseits bestehende Prognosemodelle auf ihre Zuverlässigkeit überprüft und gegebenenfalls angepasst, andererseits dort, wo noch keine Ansätze existieren, diese ganz neu entwickelt. Letzteres betrifft etwa wichtige Schadinsekten im Raps und in der Zuckerrübe, Rostpilze im Getreide oder die Dürrflecken­krankheit in der Kartoffel.

IPM Decisions – Europäische Plattform für Prognosemodelle im Pflanzenschutz

Kraut- und Knollenfäule der Kartoffel.Zoombild vorhanden

Kraut- und Knollenfäule der Kartoffel

Die LfL ist einer von 27 Partnern aus insgesamt 12 EU-Staaten, die im Juni 2019 mit dem EU-Projekt "IPM Decisions" starteten, um gemeinsam eine Internet-Plattform zu entwickeln, die europaweit verfügbare Prognosemodelle im Pflanzenschutz an einer zentralen Stelle bündelt. In den ersten beiden Projektjahren wurde ein europaweites Netzwerk von Nutzern (Landwirte, Berater, Forscher und Modellentwickler) aufgebaut, das in mehreren Workshops sowohl an der inhaltlichen Ausrichtung als auch am Design der Plattform mitwirkte. Eine erste Version der Plattform wurde im September 2022 freigeschaltet. Nach der einfachen Registrierung und dem Anlegen des Betriebes haben die Nutzer kostenlosen Zugang zu einer stetig wachsenden Zahl an Modellen für verschiedene Schaderreger, einschließlich relevanter Hintergrund­informationen. Aktuell finden sich dort zum Beispiel Prognosemodelle für das Gersten­gelb­verzwergungs­virus (BYDV) in Wintergetreide, zu pilzlichen Blatt­krankheiten im Getreide, zur Kraut- und Knollenfäule in Kartoffeln, zur Sattelmücke in Sommer­weizen, zu Erdraupen in verschiedenen Kulturen, zur Möhrenfliege, zum Apfelwickler oder zur Kohlmotte. Weitere europäische Modelle sollen stetig ergänzt werden.