OptiFertilisation: Klimaoptimierte Pflanzenernährung - Erhöhte Stickstoff- und Kohlenstoffnutzungseffizienz zur Reduktion des CO2-Fußabdrucks in der Landwirtschaft

Das Ziel dieses Projekts ist die umfassende Erfassung der Nährstoffkreisläufe, insbesondere der Kohlenstoff- und Stickstoffdynamik im Boden und der Pflanzen, um Onlinetools weiterzuentwickeln die Hilfestellung bei einem standortangepassten einzelbetrieblichen Nährstoffmanagement leisten. Entscheidend dabei ist die Betrachtung über die gesamte Fruchtfolge, inklusive Zwischenfrucht und Ernterückstandsmanagement, um zu einer Verbesserung der Kohlenstoffeffizienz und einer Verringerung der Stickstoffverluste beitragen zu können. Dadurch soll geholfen werden, die Ziele des europäischen Green Deals zu erreichen und somit die Landwirtschaft in Richtung Ressourceneffizienz, Erhöhung der Bodenfruchtbarkeit und Verminderung der Treibhausgasemissionen weiter zu entwickeln. 

Die spezifischen Ziele des Projekts sind:

1. Datensätze zur Entwicklung und Evaluierung von Modellen zur C-/N-Dynamik im Boden und Pflanze, die auf Basis von Fernerkundungsdaten und möglicher weiterer verfügbaren elektronischen Datenquellen (Bodendaten, Wetterdaten, betriebsspezifische Daten, Daten unterschiedlicher Sensortechnologien usw.) standortspezifische, klimaoptimierte Düngestrategien liefern.
2. Erfassung und Beurteilung des Einflusses von organischen Düngemitteln auf die Kohlenstoff- und Stickstoffdynamik und deren Potenzial für Treibhausgasemissionen. Organische Düngemittel wie zum Beispiel Rindermist oder Schweinegülle werden durch ihre natürliche Nährstoffzusammensetzung (hoher Wassergehalt, hoher Kohlenstoffgehalt) im Vergleich zu mineralischen Düngemitteln in deutlich höheren Aufwandsmengen pro Flächeneinheit ausgebracht. Wirtschaftsdünger unterliegen in ihrer Nährstoffzusammensetzung aufgrund von unterschiedlichen Wettereinflüssen teils erheblichen jährlichen Schwankungen. Durch den hohen Anteil an organisch gebundenen Stickstoff, der erst durch mikrobiologische Umwandlungsprozesse pflanzenverfügbar wird, haben organische Düngemittel einen maßgeblichen Einfluss auf das Pflanzenwachstum, der aktuell nur schwer vorhersagbar bzw. kalkulierbar ist. Das Projekt soll Potenziale zur Verbesserung dieser Problematik aufzeigen und aktuell verfügbare Möglichkeiten (z.B.: NIRS-Sensorik zur Bewertung der TM in Gülle) testen. 
3. Erstellung kombinierter ökologischer- (Treibhausgas) und agronomischer (Ertrag) Stickstoffdünger-Reaktionskurven, um Optima für eine nachhaltige Pflanzenproduktion zu identifizieren. Dabei wird ein Fokus auf die Überprüfung aktueller N2O-Emissionsfaktoren gelegt. Es soll weiterführend eine Bewertung von pflanzenbaulichen Maßnahmen die zur Verbesserung der Bodengesundheit und zur Erhöhung des organischen Kohlenstoffs im Boden führen, anhand der verbundenen N2O-Emissionen durchgeführt werden.
4. Daten die in Folge des Projekts erhoben werden, sollen für nachfolgende verfahrenstechnische und arbeitswirtschaftliche Bewertungen zur Verfügung stehen. 

1. Mittels Digitalisierung zur innovativen Düngung: Das Projekt verfolgt die Ziele des Green Deals und des GAP-Strategieplans, die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit landwirtschaftlicher Betriebe zu verbessern, gleichzeitig aber auch den Umweltzustand zu schützen und den Klimawandel entgegenzuwirken. Durch die Kombination von Innovationen in der Düngung und Digitalisierung wird standortangepasste Pflanzenernährung vorangetrieben, um Treibhausgasemissionen zu optimieren und die Produktion nachhaltiger zu gestalten.
2. Grundwasserschutz und Reduzierung von Nährstoffverlusten: Besonders relevant ist das Projekt für landwirtschaftliche Betriebe in Ackerbauregionen. Es liefert belastbare Ergebnisse zur standortspezifischen Düngung, um Nährstoffverluste zu vermeiden und somit das Risiko einer Nitratauswaschung zu minimieren. Somit wird langfristig die Belastung des Grundwassers durch landwirtschaftliche Nährstoffverlagerung verringern.
3. Reduzierung des CO2-Fußabdrucks der Landwirtschaft:
   Das Projekt wird umfangreiche Datensätze mit hoher zeitlicher Auflösung generieren, die es ermöglichen, die Einflussfaktoren der N2O-Emissionen in Reaktion auf landwirtschaftliche Praktiken einzuschränken. Diese Daten sind von hoher Relevanz im aktuellen internationalen Diskurs zur Umsetzung von Strategien zur Minderung des Klimawandels (z.B. Van Groenigen et al. 2017; Guenet et al., 2021) und insbesondere bei der Umsetzung des Green Deals in der Landwirtschaft (z.B. Blake 2020; Moschitz et al., 2021). Verbesserte Emissionsfaktoren können erhebliche Auswirkungen auf nationale Treibhausgasinventare haben. Zum Beispiel wurden die Standard-Tier-1-N2O-Emissionsfaktoren für Deutschland kürzlich von 1 % auf 0,62 % korrigiert (Mathivanan et al. 2021). Daher sind nationale Datensätze von hoher Relevanz, wenn man die zunehmenden sektoralen und einzelbetrieblichen Dokumentations- und Berichtsanforderungen ihrer jeweiligen Treibhausgasbilanzen betrachtet. Genauere Emissionsfaktoren können dann dazu verwendet werden, Lebenszyklus-Bewertungsmodelle zu verbessern, die Treibhausgasemissionen entlang der Lebensmittelproduktionskette berücksichtigen (z.B. Whittaker et al. 2013). Landwirtschaftliche Betriebe werden in Zukunft verstärkt auch durch Emissionsreduktionsziele im Rahmen von SCOPE 3 von großen Verarbeitern landwirtschaftlicher Produkte betroffen sein. Die Produktion muss folgend möglichst treibhausgasoptimiert durchzuführt werden um internationalen Standards zu entsprechen. Das Projekt generiert, relevante Daten und testet Sensorik unter Praxisbedingungen. Dies ermöglicht eine realistische Abschätzung des Nutzens von innovativen Düngungsmethoden bzw. pflanzenbaulicher Maßnahmen und kann somit mittels technologischer Unterstützung betriebliche Abläufe optimieren.

Insgesamt leistet das Projekt einen bedeutenden Beitrag zur Entwicklung nachhaltiger landwirtschaftlicher Praktiken und bietet praxisnahe Lösungen für die Herausforderungen, denen landwirtschaftliche Betriebe gegenüberstehen.