Dataset met gps-gegevens voorspelt kans op ritnaaldschade
Onderzoekers werken aan een model dat voorspelt wat de kans op ritnaaldschade in een aardappelperceel is. Ze gebruiken daarvoor gps-locaties van percelen die ritnaaldschade hebben.
Met die gegevens kan Wageningen University & Research (WUR) informatie opvragen over de teeltgeschiedenis, de grondsoort, het organischestofgehalte en de pH-waarde. Die informatie samen leidt tot een dataset.
De dataset bestaat uit informatie van achthonderd percelen verspreid over Nederland. De helft daarvan heeft ritnaaldschade. De dataset bevat nu alleen nog informatie van kleigronden. Om het model betrouwbaarder te maken, is ook informatie vanuit andere teeltgebieden en grondsoorten nodig. WUR roept op bedrijven die informatie hebben over percelen in deze gebieden dan ook te melden.
Concrete maatregelen
In de publiek-private samenwerking (PPS) 'Grondige aanpak bodemplagen' doen WUR, BO Akkerbouw, Cosun, Vertify, Van Iperen en Agrifirm samen met vijf andere partners onderzoek naar bodemplagen. Doel is om met concrete maatregelen te komen en modellen te ontwikkelen die de kans op bodemplagen in percelen of perceelsgedeelten voorspellen. Het model voor ritnaalden is daar een voorbeeld van.
WUR is vooral op zoek naar correlaties tussen perceelseigenschappen en het optreden van ritnaaldschade. Met de perceelseigenschappen is namelijk te voorspellen wat de kans op ritnaaldschade is, waardoor aardappeltelers zich beter kunnen voorbereiden op ritnaalden. Daarnaast kunnen ondernemers in het uiterste geval zelfs kiezen voor een ander gewas dat minder gevoelig is voor ritnaalden.
Door het continu verzamelen van data en die te vertalen in de dataset, wordt deze alleen maar beter. WUR verwacht dat de eerste versie van het ritnaaldmodel halverwege 2024 klaar is en van daaruit verder wordt ontwikkeld. Een representatieve versie van het model wordt in 2026 verwacht. De PPS 'Grondige aanpak bodemplagen' loopt nog tot en met 2026.
