Vorernte-Vorhersage des Proteingehalts im Weizen in Nordost-Deutschland für Marktakteure anhand von Wetterinformationen

Vollmer, Elisabeth; Michaelis, Katharine; Mußhoff, Oliver

Auf dem Weizenmarkt sind Schwankungen des Qualitäts- merkmals „Proteingehalt“ für Marktakteure eine große Herausforderung, da vom Handel und nachgelagerten Bereichen eine gleichbleibend e Qualität verlangt wird. Als bestimmende Faktoren für die Variabilität des Protein- gehalts gelten auch meteorologische Faktoren, weshalb dem Verständnis ihrer Wirkungsweise eine große Bedeu- tung zukommt. In diesem Beitrag wird daher der Einfluss der Wetterparameter „Temperatur“, „Niederschlag“ und „Sonnenscheindauer“ auf den Proteingehalt des Weizens untersucht und ein Vorernte-Vorhersagemodell für den Proteingehalt von Weizen im Nordosten Deutschlands entwickelt. Dazu wird ein Random Intercept Modell auf Basis von Wetterinformatione n von 16 Wetterstationen des Bundeslandes Mecklenburg-Vorpommern und dazu- gehörigen Mittelwerten von Proteindaten aus 148.800 Weizenproben aus den Jahren 2004 bis 2015, die von umliegenden Landwirten an den Landhändler geliefert wurden, geschätzt. Das marginale R² beträgt 0,523 und das konditionale R² liegt bei 0,540. Folglich können 52,3% der jährlichen Varianz im Proteingehalt durch die im Modell enthaltenen Variablen erklärt werden. Die Tem- peratur im Juni hat den höch sten, positiven Einfluss auf den Proteingehalt des Weizens. Die Wirkung der Nieder- schläge ist negativ. Die So nnenscheindauer hat einen statistisch signifikanten Einf luss auf die Proteinbildung. Allerdings kann keine einheitl iche Wirkungsrichtung der Sonnenscheindauer über alle Frühjahrsmonate ermittelt werden.

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Vollmer, Elisabeth / Michaelis, Katharine / Mußhoff, Oliver: Vorernte-Vorhersage des Proteingehalts im Weizen in Nordost-Deutschland für Marktakteure anhand von Wetterinformationen. 2018.

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