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2207IPP 2021 divCROP - Diversifizierung des Anbausystems zur Erhöhung der Widerstandsfähigkeit der landwirtschaftlichen SystemeIPP 2021 divCROP - Cropping system diversification to increase the resilience of farming systems01.01.2021 00:00:0001.06.2024 00:00:00laufendcurrentProgrammbereich 3 „Agrarlandschaftssysteme“,Forschungsplattform „Modelle & Simulation“,Programmbereich 2 „Landnutzung und Governance“,Forschungsplattform „Datenanalyse und Simulation“Research Area 3 „Agricultural Landscape Systems“,Research Platform "Models & Simulation",Research Area 2 „Land Use and Governance“,Research Platform „Data Analysis and Simulation“x5x7x4x80x31x20x16x8xZander, Peter; Nendel, Claas; Reckling, Moritz; Grahmann, Kathrin; Eyshi Rezaei, Ehsan; von Czettritz und Neuhaus, Hannah Charlotte; Yu, Jing; Thompson, Jenniferx303x826x1364x2537x2692x2787x2808x2813x   2021 IPP 2021 divCROP - Diversifizierung des Anbausystems zur Erhöhung der Widerstandsfähigkeit der landwirtschaftlichen Systeme IPP 2021 divCROP - Cropping system diversification to increase the resilience of farming systems Programmbereich 3 „Agrarlandschaftssysteme“,Forschungsplattform „Modelle & Simulation“,Programmbereich 2 „Landnutzung und Governance“,Forschungsplattform „Datenanalyse und Simulation“ Zander, Peter; Nendel, Claas; Reckling, Moritz; Grahmann, Kathrin; Eyshi Rezaei, Ehsan; von Czettritz und Neuhaus, Hannah Charlotte; Yu, Jing; Thompson, Jennifer Haushalt Research Area 3 „Agricultural Landscape Systems“,Research Platform "Models & Simulation",Research Area 2 „Land Use and Governance“,Research Platform „Data Analysis and Simulation“ current laufend <div class="ExternalClass9A2D0C92B8874425A52ED3FE33722CC4">Das Projekt divCROP befasst sich mit der Diversifizierung der Anbausysteme als einem Schlüsselkonzept, um konventionelle Agrarsysteme an eine verbesserte funktionale Biodiversität und einen reduzierten Pestizideinsatz anzupassen und dadurch Ökosystemfunktionen zu unterstützen und widerstandsfähiger gegen den Klimawandel zu werden. Hand in Hand mit aktuellen Trends in der Digitalisierung nutzen neue Anbausysteme die Möglichkeiten, die sich durch kleinere und beweglichere Maschinen (Roboter) ergeben, und zielen darauf ab, das Potenzial der Selbstregulierung (z.B. für die natürliche Schädlings- und Krankheitsbekämpfung) zu nutzen, um agronomisch machbare und wirtschaftlich umsetzbare Lösungen für die Landwirte zu finden. divCROP untersucht in einem On-Farm-Experiment drei innovative Anbausysteme (Patch-Anbau, Streifen-Gemenge, Reihen-Gemenge) auf die agronomische Anwendbarkeit, das Leistungspotenzial bei reduziertem Pestizideinsatz. Darüber hinaus entwickelt divCROP neue und nutzt bestehende Simulationsmodelle für das Verhalten von Agrarökosystemen und die Betriebswirtschaft, um die wirtschaftliche Belastbarkeit der untersuchten Anbausysteme unter heterogenen Standortbedingungen gegenüber Wettervariabilität aus zukünftigen Klimaszenarien zu bewerten.<br></div> <div class="ExternalClassDCBBB17B92CA45D087EABC649DDFF46C">This project addresses cropping system diversification as a key concept that has been proposed to adjust conventional agronomy systems towards enhanced functional biodiversity and reduced pesticide use, and through this support healthier ecosystems and become more resilient against climate change. Hand in hand with current trends in digitalisation, new cropping system designs make use o​f opportunities that arise from smaller and more agile machinery (robots) and aim at utilising the potential of self-regulation (e.g. for natural pest and disease control) to arrive at agronomically feasible and economically implementable solutions for farmers. divCROP investigates three innovative cropping systems (patch cropping, strip-relay intercropping, row-relay intercropping) in an on-farm experiment for their agronomic viability and their potential to perform under reduced pesticide use. The project develops new and utilises existing simulation models for agroecosystem behaviour and farm economy to assess the economic resilience of the investigated cropping systems under heterogeneous site conditions against weather variability emerging from different future climate scenarios. In the long term, divCROP will identify field evidence, technology experience and ready-to-apply simulation models to further assess biophysical and the economic performance of diversified cropping systems in the context of digitalisation and climate change.​<br></div> IPP 2021 - divCROP <div class="ExternalClassDFD6B46E-752B-4317-A18C-1DCB6F54C474"></div> <div class="ExternalClassA2221EB6-367C-4B1E-985E-7667D9E3C8B9"><ul><li>INRA - French National Institute for Agricultural Research, AGIR Lab, Toulouse, France </li><li>Universität Bonn</li></ul></div> <div class="ExternalClass9E3634D8-02E2-4E00-9F30-8DE0713A3653"></div> <div class="ExternalClass01EE630A-7763-4A15-8FF1-39939590CF75"></div> <div class="ExternalClass9BACCE84-2A18-42FE-9FD5-09452F4FBE19"></div><div class="ExternalClass9A2D0C92B8874425A52ED3FE33722CC4">Das Projekt divCROP befasst sich mit der Diversifizierung der Anbausysteme als einem Schlüsselkonzept, um konventionelle Agrarsysteme an eine verbesserte funktionale Biodiversität und einen reduzierten Pestizideinsatz anzupassen und dadurch Ökosystemfunktionen zu unterstützen und widerstandsfähiger gegen den Klimawandel zu werden. Hand in Hand mit aktuellen Trends in der Digitalisierung nutzen neue Anbausysteme die Möglichkeiten, die sich durch kleinere und beweglichere Maschinen (Roboter) ergeben, und zielen darauf ab, das Potenzial der Selbstregulierung (z.B. für die natürliche Schädlings- und Krankheitsbekämpfung) zu nutzen, um agronomisch machbare und wirtschaftlich umsetzbare Lösungen für die Landwirte zu finden. divCROP untersucht in einem On-Farm-Experiment drei innovative Anbausysteme (Patch-Anbau, Streifen-Gemenge, Reihen-Gemenge) auf die agronomische Anwendbarkeit, das Leistungspotenzial bei reduziertem Pestizideinsatz. Darüber hinaus entwickelt divCROP neue und nutzt bestehende Simulationsmodelle für das Verhalten von Agrarökosystemen und die Betriebswirtschaft, um die wirtschaftliche Belastbarkeit der untersuchten Anbausysteme unter heterogenen Standortbedingungen gegenüber Wettervariabilität aus zukünftigen Klimaszenarien zu bewerten.<br></div><div class="ExternalClassDCBBB17B92CA45D087EABC649DDFF46C">This project addresses cropping system diversification as a key concept that has been proposed to adjust conventional agronomy systems towards enhanced functional biodiversity and reduced pesticide use, and through this support healthier ecosystems and become more resilient against climate change. Hand in hand with current trends in digitalisation, new cropping system designs make use o​f opportunities that arise from smaller and more agile machinery (robots) and aim at utilising the potential of self-regulation (e.g. for natural pest and disease control) to arrive at agronomically feasible and economically implementable solutions for farmers. divCROP investigates three innovative cropping systems (patch cropping, strip-relay intercropping, row-relay intercropping) in an on-farm experiment for their agronomic viability and their potential to perform under reduced pesticide use. The project develops new and utilises existing simulation models for agroecosystem behaviour and farm economy to assess the economic resilience of the investigated cropping systems under heterogeneous site conditions against weather variability emerging from different future climate scenarios. In the long term, divCROP will identify field evidence, technology experience and ready-to-apply simulation models to further assess biophysical and the economic performance of diversified cropping systems in the context of digitalisation and climate change.​<br></div>  <div class="ExternalClass388D82FC-D5FD-434C-8015-E22BEA69680F">Dr. Kathrin Grahmann; Prof. Dr. Claas Nendel; Dr. Moritz Reckling; Dr. Ehsan Eyshi Rezaei; Jennifer Thompson; Hannah Charlotte von Czettritz und Neuhaus; Jing Yu; Dr. Peter Zander</div>Reckling, Moritz<div class="ExternalClass2B957639-76CD-4AB9-81A6-9E1D4181BE30">Dr. Moritz Reckling</a></div>   <div class="ExternalClassA2221EB6-367C-4B1E-985E-7667D9E3C8B9"><ul><li>INRA - French National Institute for Agricultural Research, AGIR Lab, Toulouse, France </li><li>Universität Bonn</li></ul></div>x2709x963x     22 <div class="ExternalClass7970B69F-A14C-4095-9350-8BB2C9662BEB"><ul><li>Ökosystemmodellierung</li><li>Agrarökonomie und Ökosystemleistungen</li><li>Ressourceneffiziente Anbausysteme</li><li>Experimentelle Infrastrukturplattform</li></ul></div><div class="ExternalClassF3CE39F7-9729-4DEF-AEC5-AF24457B7D64"><ul><li>Ecosystem Modelling</li><li>Farm Economics and Ecosystem Services</li><li>Resource-Efficient Cropping Systems</li><li>Experimental Infrastructure Platform</li></ul></div>
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