Raumzeitlich hochauflösende Erfassung mikroklimatischer Parameter im Weinbau zur Optimierung von Prognosemodellen und betriebswirtschaftlichen Abläufen – am Beispiel von rheinland-pfälzischen Weingütern
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Raumzeitlich hochauflösende Erfassung mikroklimatischer Parameter im Weinbau zur Optimierung von Prognosemodellen und betriebswirtschaftlichen Abläufen – am Beispiel von rheinland-pfälzischen Weingütern
Über dieses Buch
Der Klimawandel ist im rheinland-pfälzischen Weinbau bereits deutlich spürbar. Gemäß der Agrarministerkonferenz 2019 in Mainz wird die Wirtschaftskraft der landwirtschaftlichen Betriebe durch die Zunahme von Extremwetterereignissen und den daraus resultierenden Schäden deutlich geschmälert, weshalb die Anpassungsfähigkeit an den Klimawandel zu stärken ist. Diesbezüglich liefern derzeit genutzte Wetter-Prognosesysteme den rheinland-pfälzischen Winzern (und Landwirten) jedoch nur unzureichend ortsgenaue Daten, die in schlagspezifische Empfehlungen einfließen könnten.Ziel ist deshalb die Nutzung lokaler, auf begrenzte Zeit zur Mustererkennung im Weinberg verteilter Sensoren, sowie der Einsatz von geostatistischen Methoden und Machine Learnings, die Abbildung des Mikroklimas zu verbessern. Dabei werden raumzeitlich interpretationsfähige Daten erhoben, welche durch Integration zusätzlicher Informationen (Geländemodelle, etc.) zum Ausbau des Messnetzes der Agrarmeteorologie RLP im Mikro-Klima-Bereich dienen, und damit ebenfalls in weiterführende Prognosemodelle einfließen, welche dann auch über die Geobox-Infrastruktur des Landes Rheinland-Pfalz angeboten werden.
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