Monografie CC BY 4.0
Veröffentlicht

Witterung und Ertrag

GND
124484433
Zugehörigkeit
Julius Kühn-Institut (JKI), Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen,Institut für Strategien und Folgenabschätzung, Kleinmachnow, Deutschland
Wittchen, Udo;
GND
131405764
Zugehörigkeit
Julius Kühn-Institut (JKI), Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen,Institut für Strategien und Folgenabschätzung, Kleinmachnow, Deutschland
Schwarz, Jürgen;
GND
1177289725
Zugehörigkeit
Julius Kühn-Institut (JKI), Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen,Institut für Strategien und Folgenabschätzung, Kleinmachnow, Deutschland
Pallutt, Bernhard

Basierend auf langjährigen (1997 bis 2017) meteorologischen Messungen und landwirtschaftlichen Beobachtungen auf dem Versuchsfeld des Julius Kühn-Institutes – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen – in Dahnsdorf (Gemeinde Planetal, Landkreis Potsdam-Mittelmark, Land Brandenburg) wurden – unter Einbeziehung umfangreicher Literaturstudien – die Zusammenhänge zwischen Witterung und Ertrag im Winterweizen analysiert. Ziel war die Ermittlung ertragsrelevanter meteorologischer und Wachstums-Parameter innerhalb des Erntejahres. Dazu wurde das Erntejahr in zehn, wachstumsorientierte Vegetationsphasen unterteilt. Für jede Vegetationsphase wurden die für den Ertrag relevanten meteorologischen und Wachstums-Parameter ermittelt. Dieses erfolgte nach zwei Methoden: Einerseits ohne Berücksichtigung der Einflüsse der vorangegangenen Vegetationsphasen (Methode I), andererseits unter deren Einbeziehung (Methode II). Mit beiden Methoden konnten für die zehn Vegetationsphasen bis zu sechs, für den Ertrag signifikante Parameter nachgewiesen werden. Diese differieren zwischen den Methoden. Meist ist ihre Anzahl in Methode II geringer: Die aus dieser Methode abgeleiteten linearen Ertrags-Modelle sind besser angepasst, werden aber sehr stark durch die die Einflüsse der vorangegangenen Vegetationsphase charakterisierenden Parameter geprägt. Abhängig von den in die Analysen einbezogenen Daten treten Instabilitäten bezüglich der für den Ertrag signifikanten Parameter sowie der Anpassung des zugehörigen Ertrags-Modells auf. Die Einbeziehung unterschiedlicher (mehrjähriger) Zeiträume führt zu unterschiedlichen signifikanten Parametern. Andererseits kann durch die Auswahl der (Eingangs-)Parameter die Anpassung des Ertrags-Modells verbessert werden. Die Definition „eigener“, sich an das Wachstum der Vegetation und den meteorologischen Bedingungen während der jeweiligen Vegetationsphase anpassender (Eingangs-)Parameter hat sich dabei als sinnvoll erwiesen.

Based on long-term (1997 - 2017) meteorological measurements and agricultural observations on an experimental field of Julius-Kühn-Institute - Federal Institute for Research on cultivated plants - located in Dahnsdorf (municipal of Planetal, administrative district of Potsdam-Mittelmark, federal state of Brandenburg) relationships between weather and yield on winter-wheat were analysed. Enormous studies of literature were included. Aim was to find meteorological and growth parameters that are relevant for yield. For this reason crop year was divided in ten growth-orientated vegetation phases. For each vegetation phase meteorological and growth parameters were determined that were relevant for yield. It was carried out by two different methods: in method I effects of preceding vegetation phases were not considered, in method II they were included. In this mentioned ten vegetation phases up to six parameters could be detected by both methods. These parameters were relevant for yield and differed between mentioned methods. The number of parameters was often lower in method II. Linear models of yield derived from this method are better adapted but they are strongly influenced by previous vegetation phase. Depending on included data of the analyzings instabilities emerge concerning important yield parameters and fitting a belonging model of yield. Inclusion of different (long-term) periods of time leads to different significant parameters. On the other hand adaption of the model of yield can be improved by selecting of initial parameters. Useful was the predetermination of initial parameters that were adapting to the growth of vegetation and meteorological conditions during respective vegetation phase.

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