Landwirtschaftliche Schaderregerprognose mit Hilfe von geographischen Informationssystemen

In der hier vorliegenden Arbeit wurde am Beispiel der Kraut- und Knollenfäule an Kartoffeln Phytophthora infestans und des Kartoffelkäfers Leptinotarsa decemlineata untersucht, ob durch den Einsatz von Geographischen Informationssystemen (GIS) landwirtschaftliche Schader¬reger¬prognosen für jeden beliebigen Kartoffelschlag in Deutschland erstellt werden können. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden die Eingangsparameter (Temperatur und relative Luftfeuchte) der Prognosemodelle für die beiden Schaderreger (SIMLEP1, SIMPHYT1, SIMPHYT3 and SIMBLIGHT1) so aufbereitet, dass Wetterdaten flächendeckend für Deutschland zur Verfügung standen. Bevor jedoch interpoliert werden konnte, wurde eine Regionalisierung von Deutschland in Interpolationszonen durchgeführt und somit Naturräume geschaffen, die einen Vergleich und eine Bewertung der in ihnen liegenden Wetterstationen zulassen. Hierzu wurden die Boden-Klima-Regionen von SCHULZKE und KAULE (2000) modifiziert, an das Wetterstationsnetz angepasst und mit 5 bis 10 km breiten Pufferzonen an der Grenze der Interpolationszonen versehen, um die Wetterstationen so häufig wie möglich verwenden zu können. Für die Interpolation der Wetterdaten wurde das Verfahren der multiplen Regression gewählt, weil dieses im Vergleich zu anderen Verfahren die geringsten Abweichungen zwischen interpolierten und gemessenen Daten aufwies und den technischen Anforderungen am besten entsprach. Für 99 % aller Werte konnten bei der Temperaturberechnung Abweichungen in einem Bereich zwischen -2,5 und 2,5 °C erzielt werden. Bei der Berechnung der relativen Luftfeuchte wurden Abweichungen zwischen -12 und 10 % relativer Luftfeuchte erreicht. Die Mittelwerte der Abweichungen lagen bei der Temperatur bei 0,1 °C und bei der relativen Luftfeuchte bei -1,8 %. Zur Überprüfung der Trefferquoten der Modelle beim Betrieb mit interpolierten Wetterdaten wurden Felderhebungsdaten aus den Jahren 2000 bis 2007 zum Erstauftreten der Kraut- und Knollenfäule sowie des Kartoffelkäfers verwendet. Dabei konnten mit interpolierten Wetterdaten die gleichen und auch höhere Trefferquoten erreicht werden, als mit der bisherigen Berechnungsmethode. Beispielsweise erzielte die Berechnung des Erstauftretens von P. infestans durch das Modell SIMBLIGHT1 mit interpolierten Wetterdaten im Schnitt drei Tage geringere Abweichungen im Vergleich zu den Berechnungen ohne GIS. Um die Auswirkungen interpretieren zu können, die durch Abweichungen der Temperatur und der relativen Luftfeuchte entstanden wurde zusätzlich eine Sensitivitätsanalyse zur Temperatur und relativen Luftfeuchte der verwendeten Prognosemodelle durchgeführt. Die Temperatur hatte bei allen Modellen nur einen geringen Einfluss auf das Prognoseergebnis. Veränderungen der relativen Luftfeuchte haben sich dagegen deutlich stärker ausgewirkt. So lag bei SIMBLIGHT1 die Abweichung durch eine stündliche Veränderung der relativen Luftfeuchte (± 6 %) bei maximal 27 Tagen, wogegen stündliche Veränderungen der Temperatur (± 2 °C) eine Abweichung von maximal 10 Tagen ausmachten. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass durch die Verwendung von GIS mindestens die gleichen und auch höhere Trefferquoten bei Schaderregerprognosen erzielt werden als mit der bisherigen Verwendung von Daten einer nahegelegenen Wetterstation. Die Ergebnisse stellen einen wesentlichen Fortschritt für die landwirtschaftlichen Schaderregerprognosen dar. Erstmals ist es möglich, bundesweite Prognosen für jeden beliebigen Kartoffelschlag zur Bekämpfung von Schädlingen in der Landwirtschaft bereit zu stellen.

Development of a field method to assess root parasites of woody plants - ecological analyses of the grapevine-phylloxera interaction

The development and the growth of plants is strongly affected by the interactions between roots, rootrnassociated organisms and rhizosphere communities. Methods to assess such interactions are hardly torndevelop particularly in perennial and woody plants, due to their complex root system structure and theirrntemporal change in physiology patterns. In this respect, grape root systems are not investigated veryrnwell. The aim of the present work was the development of a method to assess and predict interactionsrnat the root system of rootstocks (Vitis berlandieri x Vitis riparia) in field. To achieve this aim, grapernphylloxera (Daktulosphaira vitifoliae Fitch, Hemiptera, Aphidoidea) was used as a graperoot parasitizingrnmodel.rnTo develop the methodical approach, a longt-term trial (2006-2009) was arranged on a commercial usedrnvineyard in Geisenheim/Rheingau. All 2 to 8 weeks the top most 20 cm of soil under the foliage wallrnwere investigated and root material was extracted (n=8-10). To include temporal, spatial and cultivarrnspecific root system dynamics, the extracted root material was analyzed digitally on the morphologicalrnproperties. The grape phylloxera population was quantified and characterized visually on base of theirrnlarvalstages (oviparous, non oviparous and winged preliminary stages). Infection patches (nodosities)rnwere characterized visually as well, partly supported by digital root color analyses. Due to the knownrneffects of fungal endophytes on the vitality of grape phylloxera infested grapevines, fungal endophytesrnwere isolated from nodosity and root tissue and characterized (morphotypes) afterwards. Further abioticrnand biotic soil conditions of the vineyards were assessed. The temporal, spatial and cultivar specificrnsensitivity of single parameters were analyzed by omnibus tests (ANOVAs) and adjacent post-hoc tests.rnThe relations between different parameters were analyzed by multiple regression models.rnQuantitative parameters to assess the degeneration of nodosity, the development nodosity attachedrnroots and to differentiate between nodosities and other root swellings in field were developed. Significantrndifferences were shown between root dynamic including parameters and root dynamic ignoringrnparameters. Regarding the description of grape phylloxera population and root system dynamic, thernmethod showed a high temporal, spatial and cultivar specific sensitivity. Further, specific differencesrncould be shown in the frequency of endophyte morphotypes between root and nodosity tissue as wellrnas between cultivars. Degeneration of nodosities as well as nodosity occupation rates could be relatedrnto the calculated abundances of grape phylloxera population. Further ecological questions consideringrngrape root development (e.g. relation between moisture and root development) and grape phylloxerarnpopulation development (e.g. relation between temperature and population structure) could be answeredrnfor field conditions.rnGenerally, the presented work provides an approach to evaluate vitality of grape root systems. Thisrnapproach can be useful, considering the development of control strategies against soilborne pests inrnviticulture (e.g. grape phylloxera, Sorospheara viticola, Roesleria subterranea (Weinm.) Redhaed) as well as considering the evaluation of integrated management systems in viticulture.

Politische Ökonomie des Wirtschaftswachstums in defekten Demokratien : eine empirische Untersuchung im Vergleich zu Demokratien und Autokratien

Die Arbeit untersucht das Wirtschaftswachstum von defekten Demokratien im Vergleich zu Autokatien und liberalen Demokratien mittels multiple Regressionsanylsen. Theoretischer Hintergrund sind die Arbeiten Mancur Olsons und Bruce Bueno de Mesquitas. Die Messung defekter Demokratien wird mittels dem Freedom House Freedom in the World Index und dem Electoral Democracy Index unternommen. Ergebnis der Analyse ist, dass defekte Demokratien rund ein Prozentpunkt schneller wachsen als liebrale Demokratien. Im Vergleich zu Autokratien besteht kein signifikanter Unterschied.

Raum-zeitliche Analyse der Klimavariabilität anhand von hochaufgelösten interpolierten Klimakarten am Beispiel von Europa (Region VI der Weltorganisation für Meteorologie)

Klimamontoring benötigt eine operative, raum-zeitliche Analyse der Klimavariabilität. Mit dieser Zielsetzung, funktionsbereite Karten regelmäßig zu erstellen, ist es hilfreich auf einen Blick, die räumliche Variabilität der Klimaelemente in der zeitlichen Veränderungen darzustellen. Für aktuelle und kürzlich vergangene Jahre entwickelte der Deutsche Wetterdienst ein Standardverfahren zur Erstellung solcher Karten. Die Methode zur Erstellung solcher Karten variiert für die verschiedenen Klimaelemente bedingt durch die Datengrundlage, die natürliche Variabilität und der Verfügbarkeit der in-situ Daten.rnIm Rahmen der Analyse der raum-zeitlichen Variabilität innerhalb dieser Dissertation werden verschiedene Interpolationsverfahren auf die Mitteltemperatur der fünf Dekaden der Jahre 1951-2000 für ein relativ großes Gebiet, der Region VI der Weltorganisation für Meteorologie (Europa und Naher Osten) angewendet. Die Region deckt ein relativ heterogenes Arbeitsgebiet von Grönland im Nordwesten bis Syrien im Südosten hinsichtlich der Klimatologie ab.rnDas zentrale Ziel der Dissertation ist eine Methode zur räumlichen Interpolation der mittleren Dekadentemperaturwerte für die Region VI zu entwickeln. Diese Methode soll in Zukunft für die operative monatliche Klimakartenerstellung geeignet sein. Diese einheitliche Methode soll auf andere Klimaelemente übertragbar und mit der entsprechenden Software überall anwendbar sein. Zwei zentrale Datenbanken werden im Rahmen dieser Dissertation verwendet: So genannte CLIMAT-Daten über dem Land und Schiffsdaten über dem Meer.rnIm Grunde wird die Übertragung der Punktwerte der Temperatur per räumlicher Interpolation auf die Fläche in drei Schritten vollzogen. Der erste Schritt beinhaltet eine multiple Regression zur Reduktion der Stationswerte mit den vier Einflussgrößen der Geographischen Breite, der Höhe über Normalnull, der Jahrestemperaturamplitude und der thermischen Kontinentalität auf ein einheitliches Niveau. Im zweiten Schritt werden die reduzierten Temperaturwerte, so genannte Residuen, mit der Interpolationsmethode der Radialen Basis Funktionen aus der Gruppe der Neuronalen Netzwerk Modelle (NNM) interpoliert. Im letzten Schritt werden die interpolierten Temperaturraster mit der Umkehrung der multiplen Regression aus Schritt eins mit Hilfe der vier Einflussgrößen auf ihr ursprüngliches Niveau hochgerechnet.rnFür alle Stationswerte wird die Differenz zwischen geschätzten Wert aus der Interpolation und dem wahren gemessenen Wert berechnet und durch die geostatistische Kenngröße des Root Mean Square Errors (RMSE) wiedergegeben. Der zentrale Vorteil ist die wertegetreue Wiedergabe, die fehlende Generalisierung und die Vermeidung von Interpolationsinseln. Das entwickelte Verfahren ist auf andere Klimaelemente wie Niederschlag, Schneedeckenhöhe oder Sonnenscheindauer übertragbar.