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Drop Advisor #7
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Ausgangslage
Der Kanton Aargau zählt zu den Top-5-Agrarkantonen der Schweiz. Der Aargauer Landwirtschaft stehen jährlich ausreichende Niederschlagsmengen zur Verfügung. Trotzdem sind wichtige Anbaugebiete seit dem Jahr 2003 immer wieder von Trockenheit betroffen. Die Kombination aus höheren Temperaturen, häufigeren Hitzetagen und geringeren Niederschlagsmengen im Sommer führt zu häufigeren und längeren Trockenphasen. Mit diesen klimatischen Veränderungen sind Konsequenzen für die Landwirtschaft verbunden. Durch den Anstieg der mittleren Temperatur verlängert sich die Vegetationsperiode. Gleichzeitig nimmt die Verdunstung zu. Gerade an Hitzetagen erhöht sich die Verdunstung stark, wodurch der Bewässerungsbedarf steigt. Zudem treten Niedrigwasserereignisse häufiger und ausgeprägter auf, was die Wasserentnahmen aus Oberflächengewässer bereits heute einschränkt.
In Abhängigkeit der Witterung muss von April bis September insbesondere bei Obst, Beeren, Gemüse und Kartoffeln vermehrt bewässert werden um die vom Handel geforderte Produktequalität zu erreichen. Für den Landwirt bedeutet die Ausbringung von Wasser Ertrags- und Qualitätssicherung. Diese ist aber gleichzeitig mit hohen Kosten für Arbeit, Infrastruktur und Wasser verbunden. Häufig wird aufgrund langjähriger Berufserfahrung bewässert. Auch Sensortechnik ist verfügbar. Diese ist jedoch komplex, teuer und benötigt Unterhalt. Zudem sind aufgrund der heterogenen Böden viele Sensoren notwendig.
Idee/Lösungsvorschlag:
Wünschenswert wäre eine Applikation, welche bereits verfügbare Daten von unterschiedlichen Quellen (Messstationen und Satelliten) zusammenführt und dem Landwirt eine Art Frühwarnsystem zur Trockenstresserkennung für seine Kulturen resp. für seine Parzellen bieten könnte. Dies als Entscheidungshilfe für einen möglichen optimalen Bewässerungszeitpunkt.
Weitere Infos/Daten:
- Lösung für satellitengestützte Beregnung in Deutschland auf den Weg gebracht, https://www.baywa.com/presseinformationen/loesung-fuer-satellitengestuetzte-beregnung-in-deutschland-auf-den-weg-gebracht.html
- ALB Bayern, https://www.alb-bayern.de/De/bedarfsorientiert-verlustarm_Bewaesserung
- Agroscope – Agrometeo, http://www.agrometeo.ch/de/meteorology/datas
- Schweizer Hagel - SWISS AGRO INDEX, http://swissagroindex.hagel.ch/rainanomaly
- Bodenfeuchte Messung Schweiz, https://centibar.ch/
- Bodenmessnetz Nordwestschweiz, https://bodenmessnetz.ch/
- Bewässerungsnetz der HAFL, https://bewaesserungsnetz.ch/
- Hydroweb, https://www.ag.ch/app/envis/
- Pflanzenwasserbedarfs-Tabellen Smith und Fuhrer 2015: www.bafu.admin.ch/wasserressourcenmanagement
- Satellitendaten Copernicus, https://www.d-copernicus.de/daten/datenzugang/
- Datenset Meteotest, https://webtransfer.ag.ch/de/download/5d92f10ece9685fd507b28ccd4056cc90c873be7
Datenquellen:
- Sonden
- Satelliten
- Landwirt (Erfahrung, Bewässerung)
- Meteo
- Bodendaten
- Parzellendaten
- Pflanzenbauliche Daten
Ziel: smarte, wirtschaftliche Bewässerung ohne Trinkwasserverschwendung
04.09.2020 12:35
04.09.2020 14:45
Das Thema ist smarte Bewasserung, wir eintwickeln ein Tool für den Bauer. Wir haben rescherchiert und ein Canvas zusammengestellt, haben uns für Python entschieden, und für den Format (App mit Ampelanzeige), und welche Datenschnittstelle könnte noch weiter entstehen. Weiter haben wir eine Anwendungsfall besprochen und Wireframes für unser App gestaltet.
05.09.2020 10:10
Durchbruch im Modell :-) Multiple R-squared: 0.5623, Adjusted R-squared: 0.557