Phenet - Methoden für erweiterte Pflanzen-Phenotypisierungs- und Umwelt-Typisierungsdienste der europäischen Forschungsinfrastrukturen
Herausforderungen für Mischkulturen
Die Akzeptanz von Mischkulturen im Ackerbau ist in Europa nach wie vor gering, obwohl zahlreiche experimentelle Studien die Vorteile im Vergleich zu Reinsaaten belegen, darunter eine höhere Flächen- und Stickstoffnutzungseffizienz oder eine robustere Pflanzengesundheit. Um Mischkulturen in Wissenschaft und Praxis weiterzuentwickeln, ist eine gezieltere Forschung erforderlich, die über einfache Systemvergleiche zwischen Mischkulturen und Reinsaaten hinausgeht. Hierfür werden bioökologische Mechanismen und die praktischen Designelemente von Mischkultursystemen auf Grundlage vorhandener empirischer Erkenntnisse und Theorien systematisch untersucht.
Beitrag zur Forschungsinfrastruktur für Agrarökologie
Im Rahmen des von der EU finanzierten Projekts PHENET wollen wir die Forschung zu Mischkulturen strategisch auf eine neue Stufe heben. Phenet ist ein Projekt, das darauf abzielt, neue Werkzeuge und Methoden als Forschungsinfrastruktur zu entwickeln, um einen agrarökologischen Wandel in Europa zu unterstützen. Wir entwickeln Mischkulturen als Anwendungsfall innerhalb dieser breiteren Perspektive.
Projektziele: systematische Ermittlung der Lücken und des Wissensstandes für Forschung und Praxis
Die Forschungsziele sind:
- Systematisches Review des Stands der experimentellen Forschung zu Mischkulturen für den Ackerbau, um Wissenslücken zu identifizieren. Der Schwerpunkt liegt dabei auf:
a) Versuchsdesign (Aussaatdichten, räumliche Anordnung, Aussaatzeitpunkt, Sorten) und Management (Düngung, Pflanzenschutz) von Mischkulturen zur Unterstützung der praktischen Optimierung von Anbausystemen.
b) Erfassung unterschiedlicher experimenteller Methoden und die Art und Weise, wie Studien das Versuchsdesign explizit mit Hypothesen und ökologischen Theorien verknüpfen (inter- und intraspezifische Konkurrenz oder Kompensationsmechanismen), um diese zu testen oder zu erweitern.
c) Identifizierung von Forschungslücken, methodischen Fallstricken und best practices.
2. Bereitstellung von Metadaten zu Mischkultur-Experimenten als Forschungsinfrastruktur für die Wissenschaft.
3. Nutzung digitaler Technologien wie Fernerkundung und maschinelles Lernen für die Forschung zu Mischkulturen.
4. Nutzung von Datensätzen aus mehreren Versuchen, um allgemeinere Schlussfolgerungen für die landwirtschaftliche Praxis und das Verständnis grundlegender Mechanismen für Mischkulturen abzuleiten.
Angewandter Methoden-Mix
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Systematisches Review der experimentellen Literatur
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Experteninterviews zur Nutzung des Kontextwissens der Landwirte für die Optimierung von Mischkulturen
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Fernerkundung und maschinelles Lernen
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Statistische Analyse der vorhandenen Versuchsdaten
Projektpartner
Wopke van der Werf, Wageningen University & Research, Department of Plant Sciences, Centre for Crop Systems Analysis, Bornsesteeg 48, 6708PE WAGENINGEN
Roland Pieruschka, Forschungszentrum Jülich GmbH, Institut für Bio- und Geowissenschaften (IBG), Pflanzenwissenschaften (IBG-2), Wilhelm-Johnen-Straße, 52428 Jülich
| Akronym: | PHENET |
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| Förderkennzeichen: | 101094587 |
| Förderung: |
Dieses Projekt wird von der Europäischen Union im Rahmen des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizon Europe unter der Finanzhilfevereinbarung Nr. 101094587 finanziert. |
| Projektwebseite: |
