Das Krankheitsdreieck: Wie lassen sich Risiken in der Landwirtschaft besser vorhersehen?
• 3 Min. Lesezeit
Pflanzenkrankheiten scheinen manchmal aus dem Nichts aufzutreten. Eine Woche lang sieht das Feld gesund aus, in der nächsten zeigen sich die ersten Symptome, und die Situation kann sich rapide verschlechtern. Doch diese Episoden sind niemals zufällig.
Damit eine Krankheit entstehen kann, müssen drei Bedingungen gleichzeitig erfüllt sein: - das Vorhandensein eines Krankheitserregers, - eine ausreichend anfällige Pflanze und - Umweltbedingungen, die die Entwicklung der Krankheit begünstigen.
Agronomen bezeichnen dies als das Krankheitsdreieck.
Die drei Eckpunkte des Dreiecks
Der Krankheitserreger
Der Krankheitserreger ist der Organismus, der die Krankheit verursacht. Es kann sich um einen Pilz (Falscher Mehltau, Echter Mehltau, Septoria-Blattfleckenkrankheit, Fusariumwelke), Bakterien, Viren usw. handeln. In den allermeisten Fällen sind diese Erreger bereits in der Umgebung vorhanden: im Boden, auf Ernterückständen, in der Luft oder durch Insekten als Vektoren.
Die Wirtspflanze
Nicht alle Pflanzen reagieren gleich auf denselben Krankheitserreger. Das Risiko hängt von verschiedenen kulturspezifischen Parametern ab, wie der Sorte (einige sind von Natur aus resistent, andere besonders anfällig für bestimmte Krankheiten), dem phänologischen Stadium (z. B. Blüte oder Stängelwachstum), dem allgemeinen physiologischen Zustand (Wasserstress, Mineralstoffmangel usw.) und der Anbaugeschichte (Fruchtfolge, Saatdichte usw.); all diese Faktoren beeinflussen das Risiko auf Feldebene.
In der Praxis lassen sich Krankheitserreger und Pflanze oft relativ genau einschätzen: Landwirte kennen die Sorte, ihre Vorgeschichte und können sich über den lokalen Schädlingsdruck informieren. Der dritte Faktor hingegen entzieht sich jeder direkten Kontrolle, lässt sich aber messen und vorhersagen.
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In der Praxis lassen sich Krankheitserreger und Pflanze oft relativ genau einschätzen: Landwirte kennen die Sorte, ihre Vorgeschichte und können sich über den lokalen Schädlingsdruck informieren. Der dritte Faktor hingegen entzieht sich jeder direkten Kontrolle, lässt sich aber messen und vorhersagen.
Die Umwelt
Hier spielt sich alles ab. Die Umwelt, insbesondere die Wetterbedingungen, gilt als entscheidender Faktor für das Auftreten von Pflanzenkrankheiten, ist aber gleichzeitig am schwersten vorherzusagen.
So benötigt beispielsweise die Septoria-Blattfleckenkrankheit des Weizens eine ausreichende Zeit mit Blattnässe, während sich der Falsche Mehltau der Weinreben in warmen, feuchten Perioden ausbreitet. Echter Mehltau hingegen bevorzugt ein warmes, trockenes Klima.
Zu den zu überwachenden meteorologischen Parametern gehören:
Temperatur (Minimum, Maximum, Temperaturspanne),
relative Luftfeuchtigkeit,
Dauer der Blattnässe (oft der aussagekräftigste Parameter),
Niederschlag und dessen Intensität sowie der Wind, der die Sporenverbreitung beeinflusst.
Warum ist das Wetter ein strategischer Hebel?
Ein einfacher Regenschauer, gefolgt von einer milden, feuchten Nacht, kann genügen, um einen Ausbruch auszulösen, der unter trockenen Bedingungen niemals stattgefunden hätte. Umgekehrt kann eine windige, trockene Periode während eines anfälligen Stadiums unbemerkt verlaufen, selbst wenn der Erreger in großer Menge vorhanden ist.
Die Bedeutung lokaler Wetterdaten…
Für die korrekte Funktion dieser Modelle ist die Qualität der Eingangsdaten entscheidend.
Wetterdaten einer mehrere Kilometer entfernten Station spiegeln die tatsächlichen Bedingungen auf dem Feld möglicherweise nicht genau wider, insbesondere hinsichtlich der Dauer der Blattnässe. Diese kann je nach Exposition, Topografie oder Vegetationsdichte von Feld zu Feld stark variieren.
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Hier kommen ultralokale Wetterdaten ins Spiel. Präzise Messungen direkt auf Parzellenebene oder in unmittelbarer Nähe ermöglichen uns: 1) Infektionsfördernde Bedingungen zu erkennen, die regionale Wettervorhersagen nicht erfasst hätten; 2) Warnmeldungen zu verfeinern, indem Fehlalarme (unnötige Behandlungen) und Fehlalarme (unentdeckte Kontaminationen) reduziert werden und Behandlungskosten eingespart werden; 3) und eine Klimahistorie auf Parzellenebene zu erstellen, die zum Verständnis vergangener Ereignisse und zur besseren Kalibrierung von Modellen beiträgt.
In der Praxis kann ein Unterschied von wenigen Grad oder wenigen Regenstunden den Unterschied zwischen keinem und einem hohen Risiko ausmachen.
...und präzise!
Datengenauigkeit ist für fundierte Entscheidungen unerlässlich.
Damit die Daten zuverlässig sind, muss auch der Sensor zuverlässig sein. Sencrop-Stationen sind mit einem dedizierten Sensor für jede Messart (Temperatur, Niederschlag, Windgeschwindigkeit und -richtung, Taupunkt, Blattnässe) ausgestattet, um Störungen zu vermeiden und die Genauigkeit jedes Indikators zu gewährleisten.
Jede Komponente durchläuft eine strenge Auswahl der Rohmaterialien und umfangreiche Qualitätsprüfungen:
Sensorkalibrierung,
Design des Regenmessers (Form und Material des Auffangbehälters)
und Zuverlässigkeit der integrierten Elektronik.
Algorithmen zur Anomalieerkennung ergänzen dieses System und identifizieren automatisch Abweichungen oder fehlerhafte Daten, bevor diese eine Entscheidung beeinflussen.
Ein reaktionsschnelles Support-Team steht Nutzern bei Fragen und Problemen zur Seite und stellt sicher, dass die Entscheidungskette (vom Sensor bis zur agronomischen Warnung) nicht unterbrochen wird.
Erfahren Sie mehr über die Überwachung wetterbedingter Faktoren, die Krankheiten begünstigen, und die Nutzung von Stationsdaten zur Unterstützung agronomischer Entscheidungen – entdecken Sie die Lösungen von Sencrop.
Das Sencrop-Team
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