Heft 12

Optimal simulation based design of deficit irrigation experiments

von Sabine J. Seidel, geb. Walser (2012)

Zusammenfassung: In der heutigen Gesellschaft gibt es zunehmend Bedenken gegenüber übermässigem Wasser- und Düngereinsatz in der Landwirtschaft. Eine hohe Wasserproduktivität kann jedoch durch geeignete Bewässerungspläne mit hohen landwirtschaftlichen Erträgen in Einklang gebracht werden. Die mit der weitverbreiteten Stickstoffdüngung einhergehende Gewässerbelastung aufgrund von Stickstoffauswaschung erfordert zudem ein effizientes Stickstoffmanagement. Eine entsprechende ressourceneffiziente Landbewirtschaftung bedarf präziser Kenntnisse der Bodenwasser- und Stickstoffdynamiken sowie des Pflanzenwasser- und Stickstoffbedarfs.

Als leistungsfähige Werkzeuge zur Unterstützung bei der Optimierung von Bewässerungs- und Düngungsplänen werden Pflanzenwachstumsmodelle betrachtet, welche die physischen und physiologischen Prozesse des Pflanzenwachstums sowie die physikalischen Prozesse des Wasser- und Stofftransports abbilden. Hierbei hängt die Zuverlässigkeit dieser simulationsbasierten Vorhersagen von der Qualität und Quantität der bei der Modellkalibrierung und -validierung verwendeten Daten ab, welche beispielsweise in Feldversuchen erfasst werden. Fehlende Daten oder Daten mangelhafter Qualität bei der Modellkalibrierung und -validierung führen zu unzuverlässigen Simulationsergebnissen und grossen Unsicherheiten bei der Vorhersage. Die grosse Anzahl an zu kalibrierenden Parametern erfordert zudem geeignete Kalibrierungsmethoden sowie eine sequenzielle Kalibrierungsstrategie. Darüber hinaus kann eine simulationsbasierte Planung des Versuchsdesigns Aufwand reduzieren und zu zusätzlichen experimentellen Erkenntnissen führen. Die Abstimmung von Pflanzenwachstumsmodellen und Versuchen ist zudem für die Modellentwicklung und -verbesserung sowie für eine Verallgemeinerung von Simulationsergebnissen unabdingbar.

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein neuer Ansatz für ein simulationsbasiertes optimales Versuchsdesign entwickelt. Ziel war es, Simulationsmodelle, Versuche und Optimierungsmethoden in einem Ansatz für optimales und nachhaltiges Bewässerungs- und Düngungsmanagement zu integrieren. Der Ansatz besteht aus drei Schritten:

• Die Vorbereitungsphase beinhaltet die auf existierenden Versuchsdaten basierende Kalibrierung und Validierung des Pflanzenwachstumsmodells, die Generierung von Klimazeitreihen und die Bestimmung der optimalen Bewässerungssteuerung.
• Die Durchführungsphase setzt sich aus der Erstellung und experimentellen Anwendung der simulationsbasierten optimierten Defizitbewässerungs- und Stickstoffdüngungspläne und der Erfassung der relevanten Versuchsdaten zusammen.
• Die Auswertungsphase schliesst eine Evaluierung der Versuchsergebnisse anhand ermittelter Erträge, Wasserproduktivitäten (WP), Stickstoffnutzungseffizienzen (NUE) und ökonomischer Aspekte, sowie eine Modellevaluierung ein.

In dem neuen Ansatz kamen im Wesentlichen folgende fünf Werkzeuge zur Anwendung: Ein Algorithmus zur inversen Modellparametrisierung, ein Simulationsmodell, welches das Pflanzenwachstum sowie die Wasser- und Stickstoffbilanzen abbildet, ein evolutionärer Optimierungsalgorithmus für die Generierung von defizitären Bewässerungs- und Stickstoffplänen und ein stochastischer Wettergenerator. Zudem diente ein Bodenwasserströmungsmodell der Ermittlung der optimalen Bewässerungssteuerung und der simulationsbasierten Optimierung des Versuchsdesigns.

Der hier vorgestellte Ansatz wurde an drei Fallbeispielen angewandt und wird im Rahmen der Arbeit vorgestellt. Neben der Implementierung des Ansatzes fokussierte die erste Fallstudie einen Modelltransfer von Gewächshaus- zu Feldbedingungen sowie eine Ermittlung potentieller Erträge und WP's. In der zweiten Fallstudie erfolgte eine Echtzeit-Defizitbewässerungsplanung sowie eine Ermittlung des maximalen Profits durch die Optimierung des Felddesigns. Die simultane, simulationsbasierte Optimierung von Defizitbewässerungsplänen sowie defizitären Stickstoffdüngungsplänen wurde im Rahmen der dritten Fallstudie untersucht. Durch die Implementierung des Ansatzes im Rahmen der drei Fallstudien konnten die Kornerträge um 12 %, WP um 16 bis 41 %, NUE um bis zu 76 % und der Profit um 27 % erhöht werden.