Groeimodel nuttig voor teeltoptimalisatie

Gewasgroeimodellen verbeteren adviessystemen voor teeltoptimalisatie. Wageningen en Dacom werken aan ontwikkeling en toepassing van groeimodellen. Voor industrie en gewasbescherming is dat ook interessant.“Gewasgroeimodellen zijn niet nieuw, sommigen bestaan al 30 jaar”, zegt Frits van Evert, senior onderzoeker Agrosysteemkunde van Wageningen University & Research. “Ze zijn ontstaan vanuit wetenschappelijke nieuwsgierigheid om gewasgroei te verklaren en te voorspellen.” Voorbeelden van wetenschappelijke Nederlandse modellen zijn Lintul, Wofost en Tipstar.Fysieke metingen van gewasontwikkelingEen gewasgroeimodel is gebaseerd op fysieke metingen van de gewasontwikkeling gedurende een seizoen en geeft een omschrijving in rekenregels van groei en ontwikkeling van een gewas. Op basis van klimaat- en teeltgegevens geeft een groeimodel van dag tot dag een inschatting van groei en ontwikkeling van verschillende plantendelen, fotosynthese en verdamping, opname van water en nutriënten en productie. “Groeimodellen zijn een stuk complexer dan de eenvoudige rekenregels die nu vaak in informatie- en adviessystemen voor teeltoptimalisatie zitten. Met groeimodellen kunnen we die systemen sterk verbeteren”, zegt Van Evert. Zoals bijvoorbeeld het ziektemanagementmodel van Dacom en de phytophthora-app die is ontwikkeld door WUR in samenwerking met Agrifirm of programma’s voor bemestingsadviezen.Groeimodel voor oogstvoorspelling en -planningSuikerUnie gebruikt een groeimodel voor de oogstvoorspelling en -planning. Dat gebeurt in samenwerking met het IRS. Met dit computergroeimodel Sumo (SUikerbieten MOdel), kan de suikerindustrie de campagne en het bietentransport goed plannen. Al sinds de jaren 30 geeft het IRS in juli tot september elke 2 weken een opbrengstprognose. Vroeger werden deze opgesteld aan de hand van periodieke oogsten van bietenpercelen in de praktijk. Sinds 1996 gebruikt het IRS SUMO, dat een voorspelling geeft van de eindopbrengsten wortel en suiker en het K+Na- en aminostikstofgehalte (zie kader Suikerbieten: groeimodel Sumo).Praktisch nut groeimodellenAardappelverwerkers en fabrikanten van gewasbeschermingsmiddelen hebben ook interesse in de ontwikkeling van groeimodellen. “Een collectief initiatief is Holland Innovative Potato (HIP), een onderzoeksprogramma waarin 11 aardappelverwerkende bedrijven, NAO en Vavi samenwerken. Het ontwikkelen en valideren van een groeimodel is onderdeel van dit programma, waarvoor in totaal € 4,5 miljoen beschikbaar is tussen 2018 en 2023”, zegt Hylke Brunt, secretaris van Vavi, de Vereniging voor de Aardappelverwerkende Industrie. Aardappelverwerkende bedrijven werken ook aan eigen modellen, maar vanwege concurrentieoverwegingen zeggen zij hier inhoudelijk niets over.GewasgroeimodelDacom is 2 jaar geleden begonnen met de ontwikkeling van een gewasgroeimodel voor verschillende gewassen. Dacom valideert het model onder andere in zetmeelaardappelen. Dit jaar is het tweede jaar van validatie in samenwerking met Avebe, met een studiegroep van 12 telers. Het doel is om het groeiproces van zetmeelaardappelen in beeld te brengen. Telers krijgen hiermee realtime inzicht in de dagelijkse groei van het gewas (zie kader Groeimodel in zetmeelaardappels).Gezonde gewassen met minder middelOok voor fabrikanten van gewasbeschermingsmiddelen zijn gewasgroeimodellen interessant. “Wij werken aan de ontwikkeling van groeimodellen voor optimale opbrengsten en kwalitatief goede eindproducten”, zegt Rik Mekking van Bayer CropScience. “Gewasbeschermingsmiddelen staan onder druk, dus wij streven naar de teelt van gezonde gewassen met minder middel. Via beslissingsondersteunende systemen ondersteunen groeimodellen daarin. Daarnaast ontwikkelen wij meer biologische middelen.” BASF maakt in Nederland geen gebruik van gewasgroeimodellen. “In onze proeven letten we wel op het gewasstadium tijdens bespuitingen en bij beoordeling van de effecten hiervan”, zegt Eric Kiers van BASF.Verbeteren groeimodellenWageningen UR werkt aan verbetering van gewasgroeimodellen en vergroting van de betrouwbaarheid ervan. “Er zijn heel veel variabelen die de groei van een gewas beïnvloeden. In de huidige modellen wordt lang niet alle informatie meegenomen”, zegt Van Evert. “In de phytophthora-app is bijvoorbeeld voor voorspelling van bladgroei alleen de temperatuursom meegenomen. Andere variabelen zoals vocht, stikstof en organische stof in de bodem hebben natuurlijk ook invloed, net als de bodemstructuur. Bij droogte, zoals in dit jaar, komt er minder blad bij dan is voorspeld, met een risico dat telers eerder spuiten dan nodig is.” Volgens Van Evert is het belangrijk om completere gewasgroeimodellen te ontwikkelen. “Hoe meer relevante parameters we meenemen in een model, hoe beter de beslissingsondersteunende systemen gaan werken in de praktijk. Daarmee helpen we telers in optimalisatie van hun teelten.”Verbetering van groeimodellen die de werkelijkheid zo dicht mogelijk benaderen, is mogelijk door het opnemen van bodemkarakteristieken, bodemanalyses en bijvoorbeeld EC-metingen. “Satellieten, drones en bodemscans helpen hierbij, maar het is nog wel lastig om informatie over

structuurbederf, mineralentekorten of de aanwezigheid van onkruiden, aaltjes en schimmels te verwerken in een model”, weet Van Evert.Suikerbieten: groeimodel SumoHet Sumo-model werkt op basis van automatisch ingevoerde weergegevens afkomstig van 17 weerstations. Andere invoergegevens zijn: zaaidatum van een gebied, temperatuur, temperatuursom, zonnestraling, neerslag, verdamping, grondsoort en historische weergegevens. Het model berekent opkomstdatum en groeipuntsdatum of start van de suikerproductie op basis van temperatuur en de vooraf ingestelde benodigde temperatuursom.“Ondanks een gemiddeld late bietenzaai dit jaar op 16 april – waar 4 april gemiddeld is – kwam de groeipuntsdatum in 2018 uit op 11 juni, dat is 7 dagen eerder dan het vijfjarige gemiddelde”, zegt Gert Sikken van Suiker Unie. “Op basis hiervan is een hoge potentiële groei te verwachten, maar alleen bij een optimale vochtvoorziening. Dit seizoen was het extreem droog. Het model corrigeert dan ook voor de actuele vochtbalans van een gebied met invoer van neerslag, verdamping en grondsoort.” Het model berekent de eindopbrengst door de actuele groei door te rekenen tot de einddatum (21 oktober) op basis van gemiddelde weergegevens van de afgelopen 20 jaar (1990-2009). Het KNMI past deze cijfers eenmaal per 10 jaar aan.Eindopbrengst lastig te voorspellen door extreem weerDe laatste jaren gebruikt Suiker Unie de leveringsgegevens van uitgeleverde telers om tijdens de campagne de opbrengstvoorspelling bij te stellen. Al na een aantal weken geeft dat een betrouwbare indicatie van de eindopbrengst. “Dit jaar is het door het extreme weer erg lastig te voorspellen waar de eindopbrengst op uitkomt”, zegt Sikken. “We weten niet precies hoeveel schade is aangericht. Daarnaast zit beregening niet in het model en weten we niet op hoeveel percelen er is beregend en hoe vaak. Op lichte grond waar niet is beregend, kan je veel opbrengstderving verwachten. De verschillen tussen regio’s en binnen regio’s zijn groot.” de mate van hergroei als er regen komt, is een onzekere factor. Volgens Sikken krijgt Suiker Unie pas meer zicht op de eindopbrengst als de eerste bieten worden geoogst.Groeimodel in zetmeelaardappelenHet groeimodel van Dacom berekent de groei van gewassen op basis van de plantassimilatie. Dat is vergelijkbaar met Lintul- of Tipstar-groeimodellen. Dacom gebruikt hierbij weergegevens: gemeten actueel weer, verwacht weer voor de komende 10 dagen en klimaatdata voor de rest van het teeltseizoen. “Met ons groeimodel simuleren we de dagelijkse groei in droge stof van de verschillende plantonderdelen: blad, stengel, knol en wortel”, zegt Harmen Wollerich, accountmanager van Dacom.Data die het model gebruikt zijn: ligging van een perceel met de teeltzones, gewas en ras, poot- of zaaidatum, bemesting (wat en hoeveel), grondsoort, bodemanalyses (grondmonsters), beregening en klimaatdata (straling, temperatuur, neerslag, luchtvochtigheid, et cetera). In de proef met 12 zetmeelaardappeltelers vergelijken Dacom en Avebe de resultaten van de proefrooiingen met de groeivoorspelling van het model. “Op basis van de proefrooiingen lijkt het model de opbrengsten goed te voorspellen”, zegt Wollerich. “De uiteindelijke validatie van het model zal blijken uit de eindopbrengsten.”Limiterende factoren voor groeiOp het moment dat de werkelijke waarneming afwijkt van de voorspelling, zoeken de initiatiefnemers samen met de telers naar een verklaring. “We willen daarmee limiterende factoren voor groei in beeld brengen. De ingebouwde limiterende factor ‘bodemvocht’ in het model zal zich dit seizoen bewijzen.” Als telers bijvoorbeeld verschil in groei zien tussen percelen of binnen een perceel, is dat bijvoorbeeld te verklaren door een verschil in organische stofgehalte of door gebrek aan water of mineralen.Ook de aanwezige ziektedruk heeft invloed. “Veel problemen die je zelf ziet of met (drone)beelden waarneemt, kun je niet meer oplossen tijdens de teelt. Wij koppelen de beelden aan de berekeningen van ons groeimodel. Uiteindelijk helpt het model telers om de juiste teeltmaatregelen te nemen door onderbouwing met data. Als je weet welke problemen er zijn, kun je deze preventief opheffen. Andersom helpen praktijkgegevens om het groeimodel steeds verder te optimaliseren.” Door een nauwe samenwerking met de praktijk, neemt de betrouwbaarheid van het model toe.