2018-Reddersen-BLE

Drittmittelprojekt (Forschungsgebiete "Ertragsbildungssysteme, Klimaschutz")

Verbundvorhaben:
"Innovative Modellierungsansätze in der Rapsproduktion für eine gesteigerte Stickstoffnutzungseffizienz und Minderung von Lachgasemissionen (ModelLowN) – Teilprojekt 3"

Projektlaufzeit

15.08.2018 bis 31.03.2022

Bearbeiter

Dr. Björn Reddersen, Prof. Dr. Henning Kage

Finanzierung

Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE)

Ziel

Das zentrale Anliegen des Vorhabens besteht in der Verbesserung der Ökobilanz zukünftiger Winterrapssorten als Beitrag zur Erfüllung des Klimaschutzplanes (KSP). Die dazu verfolgte Forschungsstrategie fokussiert zwei wesentliche Ziele: i) eine Reduktion klimarelevanter Emissionen und ii) eine Anpassung an veränderte Produktionsbedingungen.

Basierend auf Erkenntnissen jüngster Studien ist vorgesehen, Genotypen mit ausgeprägten N-Effizienz-steigernden Merkmalen zur Erstellung einer micro Nested Association Mapping Population (microNAM) zu nutzen. Um die Merkmalskombinationen dieser Population möglichst genau abzubilden soll ModelLowN von der rasanten Entwicklung der Sensortechnologien profitieren. So werden unter anderem repetitive Drohnenflüge und spektrale Reflexionsmessungen eingesetzt, um vegetationsbegleitend das Wachstum der Population zu erfassen. Zeitreihen von Bestandesparametern sollen hierbei in Kombination mit einem georeferenzierten und entwicklungsstadiumspezifischen Umweltmonitoring die genaue Abbildung der Genotypeigenschaften im Wachstumsmodell ermöglichen. Im Weiteren hat ModelLowN zum Ziel, physiologische Wachstumsmodelle zusammen mit genomweiten molekularen Markern der microNAM auf der Basis von „Machine-Learning“ Verfahren in iterativen Modellierungsansätzen zu integrieren, um die Interaktion von Genotyp-Phänotyp-Umwelt-Beziehungen unter N-Limitierung in einem multidimensionalen Versuchsdesign vorherzusagen.