Georg-August-Universität Göttingen - Fakultät für Agrarwissenschaften - Abteilung Graslandwissenschaften
Von-Siebold-Str. 8
37075 Göttingen

2220NR112B

01.04.2021

Silomais ist nach wie vor die bedeutendste Kultur zur Energieerzeugung. Langjährig hohe organische Düngung sowie eine oft ungenügende Abschätzung der N-Mineralisation aus dem Boden führen jedoch vielfach zu einer überhöhten N-Düngung und geringen N-Effizienz im Maisanbau. Dies ist mit erheblichen N-Verlusten in die Atmosphäre (NH3, N2O) und in das Grundwasser (NO3) verbunden. Die Ziele des beantragten Projektes bestehen daher in der optimierten Quantifizierung von N-Angebot und N-Bedarf im Maisanbau unter Nutzung von Sensordaten und Modellierung. Sensordaten sollen zum einen in Form von drohnenbasierten Messungen der spektralen Reflektion von Maisbeständen genutzt werden und zum anderen sollen Messungen von NIRS-Spektren am Erntegut von Mais und von Böden genutzt werden, um ex-post die N-Versorgung von Maisbeständen bzw. ex-ante die N-Nachlieferung aus Bodenstickstoff abzuschätzen. Auf der Grundlage der Auswertungen historischer N-Steigerungsversuche und neu angelegter Feldversuche sollen empirische Regressionsmodelle entwickelt werden, welche die Beziehung zwischen Ertrag und optimaler N-Versorgung sowie zwischen Standort- und Anbauparametern und N-Nachlieferung schätzen. Darüber hinaus sollen prozessorientierte, dynamische Modelle genutzt werden, um den Einfluss der Jahreswitterung auf Maisertrag und N-Nachlieferung zu prognostizieren. Übergeordnetes Ziel stellt die Entwicklung ressourcenschonender zukunftsfähiger Maisanbausysteme dar. Das Gesamtprojekt gliedert sich in fünf Arbeitspakete (WPs), die unter Arbeitsplan erläutert werden. Die Leitungen der WPs obliegt folgender Unterteilung: WP0+WP2+WP3+WP5 (CAU), WP1 (UGOE, LLH), WP4 (UGOE)