Beschreibung
In der Veranstaltung werden vor allem Strategien für den Bio-Weinbau präsentiert. Themen wie Sortenwahl, Infektionsrisiko und Prognosemodelle sind für konventionelle Betriebe ebenfalls wichtig und Grundlage für ein erfolgreiches Management gegen Echten und Falschen Mehltau. Daher richtet sich die Veranstaltung ebenso an konventionelle und biologisch wirtschaftende Betriebe.
Im Weinbau stellen Falscher und Echter Mehltau, umgangssprachlich auch bekannt unter den früheren Bezeichnungen „Peronospora“ bzw. „Oidium“, die wichtigsten Krankheiten dar. Kenntnisse über die Biologie von Erysiphe necator (Echter Mehltau) und Plasmopara viticola (Falscher Mehltau) sind entscheidend für erfolgreiche Erträge und qualitativ hochwertige Trauben, da beide Pathogene erhebliche Ertrags- und Qualitätsverluste verursachen können. Ein Verständnis ihrer Lebenszyklen und über die Infektionsbedingungen und –risiken sind die Grundlage für vorbeugende und gezielte Maßnahmen. Im ökologischen Anbau sind insbesondere Sortenwahl, luftige Laubwände, optimierte Pflanzabstände und eine strategische Nutzung von Prognosemodellen sowie der Einsatz von Pflanzenschutzmitteln von zentraler Bedeutung. Frühzeitige Erkennung und Prävention verhindern die Ausbreitung der Krankheiten und sichern die Erträge im Weingarten. Der Einsatz von Pflanzenschutzmitteln muss präzise und rechtzeitig geschehen. Das Miteinbeziehen von Wetterdaten und Prognosemodellen bieten hierbei die Basis.
Das BOKU-Projekt „Vinepredict“ beschäftigt sich mit der datenbasierten Prognose von Echtem und Falschem Mehltau im Weinbau mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI).
Der rechtzeitige Einsatzzeitpunkt von Fungiziden basiert auf Vorhersagemodellen. Diese Modelle verwenden häufig großräumige Wetterdaten und berücksichtigen das lokale Mikroklima in den Weingärten nur unzureichend, was zu unnötigen Fungizid-Applikationen führt, diese belasten das Ökosystem sowie Nicht-Ziel-Organismen.
Das Projekt Vinepredict hat zum Ziel, sequenzbasierte Modelle künstlicher neuronaler Netzwerke zu trainieren, um den Befall durch Falschen und Echten Mehltau vorherzusagen. Dafür werden krankheits- und wetterbezogene Daten, Rebenentwicklung, Managementmaßnahmen und Vegetationsbedeckung genutzt. Die Modelle werden mit mehrjährigen historischen Daten sowie neuen Messungen aus 15 Weinbergen trainiert. Das Projekt untersucht, wie zuverlässig sich der Krankheitsverlauf standortspezifisch bis zu zehn Tage im Voraus vorhersagen lässt. Ziel ist es, durch angepasste Prognosen den Fungizideinsatz zu reduzieren. Die Modellergebnisse unterstützen Winzer:innen dabei, den optimalen Zeitpunkt für den Einsatz von Fungiziden zu bestimmen, und fördern so eine nachhaltige und umweltfreundliche Pflanzenschutzpraxis.
Um den Krankheitsdruck in den eigenen Weingärten fest im Blick zu haben, bieten smarte Wetterstationen eine gute Datengrundlage, um das Mikroklima für den eigenen Betrieb zu kennen und darauf aufbauend eine individuelle Pflanzenschutzstrategie auszuarbeiten.
Programm:
Biologie und Infektionsrisiko von Erysiphe necator (Echter Mehltau) & Plasmopara viticola (Falscher Mehltau) – Vorbeugung und Strategien für den Bio-Weinbau
Christian Eitler, BSc. – Berater Bioweinbau Landwirtschaftskammer Niederösterreich
KI im Weinbau? Pflanzenschutzmitteleinsatz und Infektionsrisiko durch moderne Prognosemodelle minimieren, Vorstellung Projekt Vinepredict
DI Dr. Markus Redl,
Senior Scientist, Institut für Pflanzenschutz, BOKU
Smarte Wetterstationen für den eigenen Weinbaubetrieb: Installation & Auswertung von Wetterdaten
Wolfgang Matzer , MSc.
WMIS GmbH & Co. KG & Mitglied der Fachgruppe Technik e.V.
