Pflanzen und Pflanzenteile

Präzisere Pilzbekämpfung im Weinbau durch digitale Sensorik

Ein Verbundprojekt der Universität Hohenheim hat ein innovatives Sensorsystem entwickelt, das die Prognose von Pilzerkrankungen im Weinbau präzisiert. Diese Technologie ermöglicht eine signifikante Reduzierung des Fungizideinsatzes, indem sie das tatsächliche Infektionsrisiko genauer erfasst als herkömmliche Modelle.

Mikroklima im Weinberg als Schlüssel zur Prävention

Der Klimawandel fördert das Auftreten von Pilzerkrankungen in deutschen Weinbaugebieten. Insbesondere der Falsche Mehltau (Plasmopara viticola), auch bekannt als Peronospora, stellt eine große Herausforderung dar und kann zu erheblichen Ernteausfällen führen.

„Entscheidend für eine Infektion sind die klimatischen Bedingungen im Weinberg beziehungsweise rund um den einzelnen Rebstock und innerhalb der Laubwand“, erklärt Prof. Dr. Christian Zörb, Leiter des Fachgebiets Qualität pflanzlicher Erzeugnisse an der Universität Hohenheim.

Für die Vermehrung und Ausbreitung des Erregers ist Wasser auf der Blattunterseite notwendig. Da der Falsche Mehltau nahezu jährlich auftritt, ist der rechtzeitige Einsatz von Fungiziden zur Kontrolle seiner Ausbreitung unerlässlich.

„Dafür ist es wichtig, diese und andere Pilzerkrankungen möglichst früh erkennen und vorhersagen zu können. Gängige Methoden wie die von Menschen durchgeführte Sichtkontrolle sind jedoch ungenau, teuer, zeitintensiv oder erst nach Ausbruch der Krankheit anwendetbar“, so Prof. Dr. Joachim Müller vom Fachgebiet Agrartechnik in den Tropen und Subtropen und Leiter des Verbundprojektes.

Grenzen bestehender Prognosemodelle

Um Infektionen vorzubeugen, setzen viele Winzer auf klimatische Modelle zur Vorhersage des Krankheitsverlaufs, wie beispielsweise VitiMeteo. Dieses System, entwickelt vom Staatlichen Weinbauinstitut Freiburg (WBI) in Zusammenarbeit mit Agroscope und GEOsens GmbH, ist in Deutschland und der Schweiz etabliert.

VitiMeteo und ähnliche Modelle nutzen Klimadaten von lokalen Wetterstationen. Das Problem dabei ist, dass diese Daten oft nur in großen räumlichen Abständen, teilweise 30 bis 40 Kilometer voneinander entfernt, erfasst werden.

„Doch die klimatischen Bedingungen innerhalb eines Weinbergs können sehr stark variieren. Insbesondere in steilen Weinbergen in der Nähe von Gewässern kann die Temperatur von oben nach unten oft extrem schwanken“, beschreibt Steffen Schock, Doktorand am Fachgebiet Agrartechnik in den Tropen und Subtropen und Koordinator des Verbundprojektes. „Dieses Kleinklima kann eine Wetterstation nicht erfassen.“

Neues Sensorsystem für Echtzeitdaten

Das Forschungsvorhaben „Prognose und Detektion von Pilzerkrankungen im Weinbau durch feinmaschige Messung des Mikroklimas und Einsatz bildgebender Messverfahren“ (FungiSens) zielte darauf ab, die Früherkennung und Prognose von Pilzerkrankungen durch das VitiMeteo-System zu verbessern.

Die Forschenden entwickelten ein kleines, kostengünstiges und wartungsarmes Sensorsystem. Drahtlose Mikrosensoren werden direkt in den Weinreben installiert und übermitteln Daten in Echtzeit an VitiMeteo. Dies ermöglicht eine präzisere Erfassung kleinräumiger Unterschiede, besonders in Lagen mit extremen Geländeunterschieden.

Eine Untersuchung der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Zörb zeigte, dass das tatsächliche Infektionsrisiko oft niedriger ist als von Prognosemodellen angegeben. Durch den Vergleich von Wetterstationsdaten mit Messungen im Inneren eines Rebstocks wurden deutliche klimatische Unterschiede festgestellt.

„Innerhalb der Laubwand kann ein ganz anderes Klima herrschen als außerhalb“, fasst Melissa Kleb, Doktorandin am Fachgebiet Qualität pflanzlicher Erzeugnisse, ihre Ergebnisse zusammen. Dort wurden tagsüber höhere Temperaturen und eine niedrigere relative Luftfeuchtigkeit gemessen als an der Wetterstation. „Wir stellten an neun Prozent aller Versuchstage Bedingungen fest, bei denen die Verbreitungsformen des Pilzes nicht überleben können. Bei den Messungen der Wetterstation traf dies nur für 1,4 Prozent zu.“

Diese Abweichungen beeinflussen die Prognosemodelle erheblich und können Vorhersagen stark verändern.

Krankheitsprognose mittels optischer Verfahren

Zur weiteren Verfeinerung der Vorhersagegenauigkeit wurden bildgebende Verfahren zur Früherkennung von Krankheiten untersucht. Drohnen können beispielsweise den Gesundheitszustand der Weinreben schnell und großfläch aus der Ferne erfassen.

Dabei werden Veränderungen im Stoffwechsel des Pflanzengewebes genutzt, die bei Schädigung durch Krankheitserreger auftreten. Diese zeigen sich unter anderem in Temperaturunterschieden auf der Blattoberfläche, die im Infrarot-Bereich erfasst werden können.

„Tatsächlich konnten wir einen deutlichen Temperaturanstieg im Blätterdach feststellen, lange bevor sichtbare Symptome auftraten“, so Dr. Shamaila Zia-Khan, wissenschaftliche Mitarbeiterin im Fachgebiet Agrartechnik in den Tropen und Subtropen.

Potenzial für Fungizideinsparungen

Obwohl die Systeme noch nicht serienreif sind, besteht ein erhebliches Potenzial zur Reduzierung von Pflanzenschutzmitteln, Maschinen und Arbeitszeit, ohne die Wirksamkeit zu beeinträchtigen.

„Sobald die kleinräumige Vorhersage von Krankheiten standardmäßig möglich ist, könnten Pflanzenschutzmittel, Maschinen und Arbeitszeit deutlich reduziert werden – ohne die Wirksamkeit zu beeinträchtigen“, ist Prof. Dr. Müller überzeugt.

Pflanzenschutzmaßnahmen könnten dann spezifisch auf den einzelnen Weinberg und sogar auf einzelne Bereiche zugeschnitten werden, anstatt vorbeugend für ganze Regionen zu erfolgen.

Das Verbundprojekt FungiSens wurde vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) über die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) mit rund 500.000 Euro gefördert. Beteiligt waren die Fachgebiete Agrartechnik in den Tropen und Subtropen sowie Qualität pflanzlicher Erzeugnisse der Universität Hohenheim, die GEOsens GmbH, die LVWO Weinsberg und die Felsengartenkellerei Besigheim eG.

27.07.2023

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