2012

On-line monitoring en model-gebaseerd adviessysteem voor ‘Just-on-time’ N-bemesting in vollegrondsgroenteteelt (IWT 070578) 1/09/2009 – 31/08/2012

Eindverslag

Algemene projectinformatie .......................................................................................................... 2 Samenvatting .................................................................................................................................... 3 Werkpakket 1 : Monitoring van de gebruiksefficientie van stikstof en water voor de gangbare bemestingsstrategieën voor prei en bloemkool in Vlaanderen. Acquisitie van bestaande data. ................................................................................................ 4 Werkpakket 2: Experimenteel onderzoek ..................................................................................... 5 Taak 2A Onderzoeksopstelling .............................................................................................. 5 Taak 2B Bodemmetingen ....................................................................................................... 6 Taak 2C Gewasmetingen ....................................................................................................... 9 Conclusies .................................................................................................................................. 11 Werkpakket 3: Bodem-, gewas- en teelttechniek-karakterisatie op 15 praktijkbedrijven ......................................................................................................................... 12 Taak 3A Selectie van de pilootpercelen ............................................................................. 12 Taak 3B Bodemmetingen ...................................................................................................... 14 Taak 3C Gewasmetingen en teelttechniek ........................................................................ 15 Taak 3D Weersgegevens ........................................................................................................ 16 Werkpakket 4: Samenstellen en valideren van een bodem-plant model voor gebruiksefficiëntie van stikstof en water in intensieve groenteteelt. .................................... 17 Taak 4A Doorlichting van bestaande simulatiemodellen voor water en stikstofbalans en selectie van voor de toepassing meest geschikte model(len) en submodellen .......................................................................................... 17 Taak 4B Doorlichting van bestaande gewasmodellen en selectie van voor de toepassing meest geschikte model(len) en submodellen ...................................... 23 Taak 4C Integratie van deelmodellen in een MATLAB omgeving ................................. 25 Taak 4D Modelvalidatie en gevoeligheidsanalyse op basis van experimentele gegevens uit werkpakket 1 ............................................................................................ 26 Taak 4E Uitwerken van strategie voor data-assimilatie .................................................... 27 Taak 4F Validatie van het model op de dataset van het veldexperiment uitgevoerd in werkpakket 2 ........................................................................................... 28 Werkpakket 5: Ontwikkelen en testen van een model-gebaseerd adviessysteem voor ‘Just-on-time’ bemesting .................................................................................................. 31 Taak 5A Opstellen van systeemspecificaties ...................................................................... 31 Taak 5B Aanleveren van basis informatie ........................................................................... 32 Taak 5C Programmatie van het adviessysteem ................................................................ 32 Taak 5D Testen van het adviessysteem ............................................................................... 32 Voordrachten en publicaties .......................................................................................................... 33 Bijlages .............................................................................................................................................. 35 Bodemprofiel ............................................................................................................................. 35 Nitraatverloop pilootpercelen ............................................................................................... 37 Overizcht metingen pilootpercelen ..................................................................................... 42 1

Algemene projectinformatie Startdatum project Projectduur Projectpartners

1/09/2008 4 jaar KU Leuven Afdeling M3-BIORES Celestijnenlaan 200 E 3001 Leuven Verantwoordelijke: Prof. Dr. Ir. E. Schrevens Medewerker project : Jelle van Loon KU Leuven Afdeling Bodem- en Waterbeheer Celestijnenlaan 200 E 3001 Leuven Verantwoordelijke: Prof. Dr. Ir. J. Diels Medewerker project : Joachim Vansteenkiste Proefstation voor de Groententeelt Duffelsesteenweg 101 2860 Sint-Katelijne-Waver Verantwoordelijke: Dr. Ir. R. De Vis Medewerker project : Joris De Nies Provinciaal Proefcentrum voor de Groententeelt Oost-Vlaanderen Karreweg 6 9770 Kruishoutem Verantwoordelijke: Dr. B. Gobin Medewerker project : Erwin De Rocker – Micheline Verhaeghe Inagro Ieperseweg 87 8800 Rumbeke Verantwoordelijke: Dr. Ir. M. Demeulemeester Medewerker project : Jonas Verstraete – Tomas Van de Sande

IWT-project met medefinanciering van: YARA, LAVA, Vegras, Greenbow, BND, Rijke Oogst

2

Samenvatting Binnen dit project werd een modelgebaseerd adviessysteem voor de bemesting in de vollegrondsgroenteteelt (met een focus op bloemkool en prei) uitgewerkt. De modelontwikkeling (WP4) steunt op zowel reeds beschikbare data (WP1) en een nieuw uitgevoerd veldexperiment (WP 2). Verspreid over Vlaanderen werden tevens ook 15 pilootpercelen opgevolgd om het ontwikkelde model nog verder te verfijnen (WP3). Binnen Werkpakkket 2 werd een veldexperiment opgezet in Sint-Katelijne-Waver waarbij het effect van bemestingsstrategie (breedwerpige bemesting, rijbemesting en fertigatie) en bemestingsdosis werd onderzocht in een bloemkool-prei rotatie. Met de gekozen dosissen werd zowel een luxusconsumptie van stikstof als een oogstverlies door een stikstoftekort beoogd . Gedurende de eerste twee jaar van het project werd de gewasgroei en ontwikkeling, stikstofopname, stikstofverloop in de bodem en nitraatuitspoeling in detail opgevolgd. Het laatste jaar werden de destructieve metingen beperkt, maar werd meer in detail gekeken naar belangrijke subprocessen zoals wortelgroei en evolutie van specifiek blad oppervlak. De belangrijkste effecten werden waargenomen ten gevolge van de bemestingsdosis. Zowel nitraatuitspoeling (vanaf het tweede jaar), stikstofopname en gewasgroei werden significant beinvloed door de bemestingsdosis. Het toedienen van meststof in de rij of via fertigatie leverde dus niet een significante winst op en dit vooral door de grote variabiliteit binnen de experimentele eenheden. Voor de modelontwikkeling (WP 4) werd gekozen om het model WAVE (Vanclooster et al, 1996) te gebruiken en aan te vullen met een nieuw ontwikkeld generisch gewasmodel. Bij het WAVE model wordt het transport van water, temperatuur en opgeloste stoffen doorheen een profiel gesimuleerd in de verticale richting (in één dimensie dus). De vrijgave van stikstof door mineralisatie en opname van stikstof worden in een aparte stikstofmodule berekend. Beide modellen (gewasmodel en bodemmodel) zijn aan elkaar gekoppeld op 2 fronten : de opname van water en stikstof. Indien niet aan de plantbehoefte kan voldaan worden, wordt de fotosynthese beperkt (en dus ook de gewasgroei) Omwille van de heterogeniteit van wortels en bemesting (vb fertigatie) in de horizontale richting werd het WAVE model aangepast om deze fenomenen te kunnen modelleren. Hiervoor werd geopteerd voor een quasi 2-D aanpak waarbij meerdere 1-dimensionele simulaties parallell uitgevoerd worden (1 simulatie voor de bewortelde en 1 simulatie voor de niet-bewortelde zone). Een dagelijkse interactie tussen beide zones vindt plaats waarbij de grootte van de twee zones geupdate wordt. Goede simulatieresultaten werden bekomen voor zowel vochtgehalte, bodemtemperatuur, stikstofopname, minerale stikstof in de bodem en droge stof ontwikkeling. Indien tijdens een teelt een extra meting beschikbaar wordt (bijvoorbeeld bodembedekking), dan kan het model bijgestuurd worden en kan de modelefficientie verhoogd worden. Een web-gebaseerd advies-systeem werd rondom dit model gebouwd, waarbij gekozen werd voor een simpele architectuur op een centrale server waardoor rekencapaciteit verzekerd is en een optimaal beheer gegarandeerd wordt.

3

Werkpakket 1 : Monitoring van de gebruiksefficientie van stikstof en water voor de gangbare bemestingsstrategieën voor prei en bloemkool in Vlaanderen. Acquisitie van bestaande data. Binnen dit werkpakket werd in samenspraak met de proefstations (inagro, PCG, PSKW) de reeds bestaande data gecompileerd uit eerder afgelopen projecten. Het gebruik van een rijbemesting, de fractionering van de bemesting en het gebruik van nitrificatieremmers waren enkele aspecten die reeds aangehaald werden in deze projecten, maar die verder onderzoek vereisten om het effect ervan beter te kunnen kwantificeren. Daarom werden deze in rekening gebracht bij het ontwikkelen van het veldexperiment (WP 2). Uit deze projecten (Tabel1.1) werden ook de grenzen vastgelegd waarbinnen de bemesting van zowel bloemkool als prei zich optimaal dient te bevinden. Deze grenzen werden uitgerekt in het veldexperiment uit Werkpakket 2 zodat we een duidelijke demonstratie geven dat een hogere bemesting niet resulteert in een hogere opbrengst (zowel kwalitatief als kwantitatief). De ondergrens van de optimale bemesting werd ook verlaagd met het oog op een oogstverlies. Deze praktijk maakt het mogelijk om in de modelontwikkeling het effect van een stikstoftekort mechanistisch te beschrijven. Dit opent dan weer de mogelijkheden naar een scenarioanalyse om de optimale bemesting te vinden. Eerdere proeven uit projecten richtten zich eerder op het opvolgen en vergelijken van de verschillende behandelingen (bemestingsdosis – bemestingsstrategie), terwijl er niet in detail gekeken wordt naar de verklarende variabelen. De experimentele data werden daarom aangevuld met klimaatsdata (globale straling, luchttemperatuur, bodemtemperatuur, luchtvochtigheid, neerslag) om in een latere fase te gebruiken. Tabel 1.1 Overzicht van bestaande bemestingsexperimenten en de opgemeten variabelen Bron Proeven ALT 07/2005 6 percelen bloemkool 8 percelen prei Proeven ALT 06/2006 10 velden prei 10 velden bloemkool Proeven compostgebruik 6 velden bloemkool 6 velden prei 3 velden bloemkool 3 velden prei 1 veld bloemkool IWONL S-5973 en S-6106 12 percelen prei 12 percelen bloemkool IWT-030824 Praktijkveldenprei bloemkool

Bodemtext uur

Grondwater

 

Historiek

Teeltverloop

N-analyse

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 









4

Werkpakket 2: Experimenteel onderzoek Taak 2A Onderzoeksopstelling Op het PSKW zijn 32 bedden van 1.75 m breed en 20 m lang gebruikt voor werkpakket 2. Elk van deze bedden is voorzien van een EPDM-folie op een diepte van 85 cm en aan de randen van het bed, waardoor metingen per bed mogelijk zijn zonder interactie van nabijgelegen bedden. Bovenop de EPDM-folie (op 85 cm onder het maaiveld) werden drainagebuizen geïnstalleerd die verbonden waren met een opvangvat van 1 m³ (Figuur 2.1)

Figuur 2.1. Installatie EPDM-folie met drainage buis (links); Overzichtsfoto van experimenteel veld (midden); Connectie van drainagebuis met opvangvat (rechts). Een vaste teeltrotatie van vroege bloemkool en herfstprei werd aangehouden gedurende 3 jaar (Maart 2009 – Maart 2012). Bij de bloemkoolteelt werd zowel een basis- als een bijmesting (8 weken na planten) uitgevoerd, terwijl bij prei slechts 1 bemesting werd uitgevoerd 5 weken na planten. Een basisbemesting is bij de prei niet uitgevoerd omdat de oogstresten van bloemkool ingewerkt werden en dus door mineralisatie de prei voorzien wordt in zijn basisbehoefte van stikstof gedurende de eerste weken. Een 4 × 4 factoriëel proefopzet met twee factoren (bemestingsstrategie en dosis) werd uitgevoerd in 2 blokken. De gebruikte bemestingsstrategieën in deze proef zijn: (i) breedwerpige toediening met KAS, (ii) rij-bemesting met Entec, (iii) rij-bemesting met ASS en (iv) fertigatie met amoniumnitraat. De bemestingsdosissen beschouwd in deze proef werden afgeleid uit de streefwaardes zoals voorzien in het KNS-systeem. De streefwaarde zoals in het KNS-systeem vormde de op een na hoogste dosis (dosis 3) waarna de andere dosissen gekozen werden op equidistante wijze. Met deze keuze beoogden we zowel een behandeling met luxeconsumptie als behandelingen met een tekort aan stikstof te realiseren. Een overzicht van de gebruikte streefwaardes wordt weergeven in Tabel 2.1, Tabel 2.2 en Tabel 2.3. In het laatste jaar van dit experimenteel onderzoek werd de proefopzet lichtjes gewijzigd door de nulbemesting te gebruiken als laagste dosis. Voor de fertigatie werd in het eerste jaar de hoeveelheid meststof uit de andere behandeling gelijk verdeeld over de periode tot aan de volgende bemesting/verwachte oogst. In de twee daaropvolgende jaren werd de verdeling van de fertigatie gedaan gebaseerd op de opgemeten opnamecurves.

5

Tabel 2.1. Streefwaardes voor minerale N (kg N/ha in 0-30 cm) voor de basisbemesting van bloemkool bij planten Streefwaarde 2009

Streefwaarde 2010

Streefwaarde 2011

50 100 150 200

50 100 150 200

22 81 140 200

N-dosis 1 N-dosis 2 N-dosis 3 N-dosis 4

Tabel 2.2. Streefwaardes voor minerale N (kg N/ha in 30-60 cm) voor de bijbemesting van bloemkool 8 weken na planten

N-dosis 1 N-dosis 2 N-dosis 3 N-dosis 4

Streefwaarde 2009 100 150 200 250

Streefwaarde 2010 100 170 240 310

Streefwaarde 2011 50 137 223 310

Tabel 2.3. Streefwaardes voor minerale N (kg N/ha in 30-60 cm) voor de bemesting van prei (0-60 cm) 5 weken na planten Streefwaarde 2009

Streefwaarde 2010

Streefwaarde 2011

150 200 250 300

100 175 250 325

67 104 142 249

N-dosis 1 N-dosis 2 N-dosis 3 N-dosis 4

Taak 2B Bodemmetingen Naast een eenmalige profielbeschrijving en bijhorende analyse (zie bijlage), werden ook herhaaldelijke metingen uitgevoerd op de bedden. Het volumetrisch vochtgehalte in elk van de 32 bedden werd elk uur gemeten door middel van tijdsdomeinreflectometrie (TDR) op 2 dieptes (0-30 cm en 30-60 cm) (Figuur 2.2) . Op 15 en 45 cm diepte werd de bodemtemperatuur per uur gemeten (Figuur 2.3).

6

2009

2010

2011

Figuur 2.2. Gemeten vochtgehalte gedurende het volledige experiment

2009

2010

2011

Figuur 2.3. Gemeten bodemtemperatuur gedurende het volledige experiment De minerale stikstofvoorraad werd ongeveer 1 maal per maand gemeten op 2 dieptes (0-30 cm en 3060 cm). Er werden geen stalen genomen tot op een diepte van 90 cm omdat dit de EPDM-folie zou beschadigen. De data werd geanalyseerd met een mixed-model ANOVA met blok als random factor 7

en datum, bemestingsdosis, bemestingsstrategie als fixed factoren. Er werd een heterogeniteit in de varianties van de Nmin metingen vastgesteld: de experimentele fout is groter naarmate de voorspelde waarde groter is. Hiervoor werd gecorrigeerd door het beschrijven van de foutenterm met een ‘powerof-the-mean’ model (‘repeated’ statement in Proc MIXED in SAS). In Figuur 2.4 wordt het minerale stikstofverloop weergegeven per dosis in de 0-30 cm. Bemestingsstrategie had geen statistisch significant effect op Nmin. De effecten die ontstaan door de hogere bemestingen worden in de winterperiode deels weggewerkt, waardoor elk bed op hetzelfde niveau start in het voorjaar.

Figuur 2.4. Minerale stikstof in de 0-30 cm gedurende het volledige experiment (Blauwe zone = bloemkool, groene zone = prei, witte zone = onbeteeld) Het effect van de bemestingsdosissen op het nitraatresidu komt duidelijk terug in elk jaar : een hogere dosis resulteert in een hoger nitraatresidu (Figuur 2.5). In enkele gevallen werd de limiet van 90 kg NO3-N reeds overschreden in dit experiment, ondanks het feit dat de staalnamediepte beperkt is tot 60 cm. De fertigatie-behandeling vertoont ook in enkele gevallen een lager nitraatresidu (vooral bij de hogere dosissen), maar dit effect was niet significant. 2009

2010

2011

Figuur 2.5. Nitraat residu in de 0-60 cm voor elke behandeling voor de 3 experimentele jaren. Rode lijn indiceert de grens van 90 kg NO3-N. Tot slot werden ook de nitraatconcentraties in het drainagewater opgevolgd. Hiervoor werd op tijdstippen evenredig met de uitspoeling stalen genomen. Er werd pas een effect van bemestingsdosis 8

waargenomen in de tweede gewasrotatie (2010) en dit effect was nog versterkt in de derde gewasrotatie (Figuur 2.6). De uitspoeling treedt zoals verwacht vooral op tussen oktober en maart, de periode waarbij er een neerslagoverschot optreedt. Ook bij deze metingen was er geen effect merkbaar van de bemestingsstrategieën.

Figuur 2.6. Nitraatconcentraties in drainagewater (Blauwe zone = bloemkool, groene zone = prei, witte zone = onbeteeld)

Taak 2C Gewasmetingen Gedurende de eerste twee jaren (2009-2010) werd een intensieve campagne uitgevoerd, waarbij tot zes maal per teelt een destructieve plantstaalname werd gedaan waarbij zowel vers gewicht, droog gewicht en stikstofinhoud bepaald werden. In het laatste jaar werden deze staalnames beperkt tot twee: eenmaal bij planten en eenmaal bij oogst. Bij de staalnames in het laatste jaar werd er meer geconcentreerd op gedetailleerde metingen (zoals wortelverdelingen en specifiek blad oppervlakte) op een subset van de velden. Gedurende de 3 jaar werd bodembedekking wel steeds op regelmatige wijze opgevolgd door beeldverwerking op digitale foto’s, omdat dit een niet destructieve staalname is die ons informatie verschaft over de gewasontwikkeling. Een overzicht van het staalnameschema is weergegeven in Figuur 2.7. In aanvulling op deze gewasdata werden ook weersgegevens verzameld op 300 meter van het proefveld. Deze data zijn essentieel als input voor zowel het bodem- als gewasmodel.

9

Figuur 2.7. Tijdslijn met gewasmetingen ( = bemesting, o = bodembedekking, = Biomassa en stikstofconcentratie, + = specifiek blad oppervlakte, x = wortelverdeling,  = dood blad; Blauwe zone = bloemkool, groene zone = prei, witte zone = onbeteeld). Zowel op droge stof ontwikkeling als op stikstofconcentratie was een duidelijk effect merkbaar van stikstofdosis (Figuur 2.8 en 2.9), terwijl de effecten van bemestingsstrategie uitbleven. Het effect van een stikstoftekort kan reeds worden waargenomen bij de eerste staalname 43 dagen na planten : bij de laagste 2 dosissen is er reeds een verschil merkbaar in vergelijking met 2 hoogste dosissen die nog steeds op een optimaal niveau zitten. Dit verschil wordt nog sterker naarmate het groeiseizoen vordert. Het is ook belangrijk op te merken dat dosis 3 en 4 een gelijke gewasgroei en stikstofverloop kennen. Dit wijst er op dat ondanks de extra aanwezige stikstof de plant deze niet aangewend wordt om extra biomassa te produceren.

Figuur 2.8. Evolutie van verse biomassa bij bloemkool in 2009

10

Figuur 2.9. Evolutie van stikstofconcentratie in blad bij bloemkool 2009 Een vergelijking van de marktbare opbrengst voor de 3 jaren wordt weergegeven in Figuur 2.10. Ook hier is opnieuw een duidelijk dosis-effect waar te nemen. Bij bloemkool dient echter opgemerkt dat de laagste dosis vaak niet voldoet aan de kwaliteitseisen omwille van de beperkte overmeter en stevigheid van de kolen.

Figuur 2.10. Marktbare opbrengst voor de 3 jaren voor bloemkool( links) en prei (rechts). (Blauw : 2009, rood : 2010, groen : 2011)

Conclusies In dit experiment werd het effect van bemestingsdosis en bemestingstrategie nagegaan op het stikstofverloop (in bodem en plant) en de ontwikkeling van droge stof. Zowel bij plant als bodem was een duidelijk merkbaar effect van stikstofdosis op minerale stikstofvoorraad, nitraatresidu, gewasontwikkeling en stikstofconcentraties in de plant, terwijl er geen duidelijke effecten zijn waargenomen met betrekking tot de bemestingsstrategieën. Met dit experiment werd zowel het beoogde oogstverlies (bij de laagste dosis) als maximum ontwikkeling van droge stof (geen extra droge stof productie wanneer meer stikstof werd toegediend) bereikt, wat ons in staat stelt om de bodem-plant interactie te modelleren. In aanvulling werd ook een gedetailleerde dataset met klimaatsdata, bodemtemperaturen en vochtgehaltes opgesteld om het ontwikkelde model (zie WP 4) verder te kalibreren en valideren. 11

Werkpakket 3: Bodem-, gewas- en teelttechniek-karakterisatie op 15 praktijkbedrijven Taak 3A Selectie van de pilootpercelen Voor de validatie van het ontwikkelde model werden 15 percelen uitgekozen die geografisch verspreid zijn in Vlaanderen. De percelen worden gekenmerkt door een verschillend bodemtype en percentage koolstof (Tabel 3.1). Een aantal van de geselecteerde percelen werden eerder opgevolgd in het ADLOproject “Reductie van reststikstof in de vollegrondsgroenteteelt” (ALT 07/2005). Voor de duur van het project werd aan de betrokken telers gevraagd zoveel mogelijk combinaties met prei/bloemkool te telen. Tabel 3.1. Algemene kenmerken van de geselecteerde pilootvelden Regio Aalter Beveren Handzame Heule Kruishoutem Nevele Poelkapelle Putte Puurs Sint-Amands Sint-Katelijne-Waver Sint-Martens-Latem Staden Tisselt Torhout

Textuur lichte leem grof zand zandleem leem lichte leem leem zandleem fijn zand fijn zand lichte zandleem fijn zand lemig zand zandleem lemig zand zand

%C 1.5 1.3 0.9 0.7 1.0 1.3 1.2 1.5 2.8 2.0 3.3 1.4 0.9 1.7 2.0

pH 7.0 5.6 5.8 6.2 6.7 6.2 6.8 5.5 7.3 7.2 6.4 6.2 7.3 6.5 6.6

Een overzicht van de teelten op ieder pilootveld gedurende de proefperiode wordt weergegeven in Figuur 3.1. Op elk van deze pilootpercelen werden zowel bodemmetingen (Taak 3B) als gewasmetingen (Taak 3C) gedaan. De bemesting voor elke van deze percelen werd gedaan aan de hand van bodemstaalnames en advies. Voor de start van de teelt werd een grondstaal genomen om de basisbemesting te bepalen. Bij de lange groenteteelten (prei en bloemkool) werden ook grondstalen genomen om de bijbemesting te bepalen.

12

Aalter Beveren Kruishoutem Nevele SintMartensLatem Handzame Heule Poelkapelle Staden Torhout Putte Puurs Sint-Amands SintKatelijneWaver Tisselt o k t

n o v

d e c

j a n

f a j j e m p m u u b a r ei n l

2007

a u g

s e p

o k t

n o v

d e c

j a n

2008

graangewassen groenbedekker maïs

f a j j e m p m u u b a r ei n l

a u g

s e p

o k t

n o v

d e c

j a n

2009

bloemkool prei aardappelen

f a j j e m p m u u b a r ei n l

a u g

s e p

o k t

n o v

d e c

j a n

f a j j e m p m u u b a r ei n l

2010

spruitkool/sluitkool alternatieve sla/andijvie spinazie

Figuur 3.1. Overzicht teelten per pilootveld gedurende de proefperiode.

13

boon wortel venkel

2011

radicchio ajuin

a u g

s e p

o k t

n o v

d e c

Taak 3B Bodemmetingen Aan de hand van standaard grondontleding bij de start werden de bodemtextuurklasse (per bodemlaag), het koolstofgehalte (%C) en de pH bepaald (Tabel 3.1). De algemene chemische bodemvruchtbaarheid van de bouwvoor (relevante macro- en micro-elementen) werd eveneens bepaald. Bij de start werd de totale minerale stikstofinhoud (ammonium en nitraat) van het bodemprofiel (0-30, 30-60 en 60-90 cm) gemeten. Voor elke teelt werden er ook tussentijdse grondstalen genomen. Op basis van deze analyseresultaten werd een bemestingsadvies geformuleerd. Zo werd voor prei 6-8 weken na planten een staal genomen voor de bijbemesting. In bloemkool is dat 4 weken na planten. Bloemkolen hebben sneller een hogere gewasbehoefte. Als bemonsteringsdiepte werd de worteldiepte aangehouden. De bodemmetingen zijn niet enkel nodig voor het bepalen van de bemestingen maar werden ook gebruikt voor de validatie van het bodemmodel. Voor elke teelt werd de minerale stikstofinhoud van het bodemprofiel (0-30, 30-60, en 60-90) een viertal keer bemonsterd, gespreid over het groeiseizoen. In de periode 1 oktober tot 15 november werd een extra staalname voorzien om aldus de reststikstof (nitraat) te bepalen volgens de MAP richtlijnen. In totaal werden over alle pilootvelden 352 bodemanalyses uitgevoerd. De minerale stikstofinhoud van het bodemprofiel (0-30 cm, 30-60 cm, 60-90 cm) werd ongeveer 6 keer per jaar bemonsterd. In Figuur 3.2 wordt het nitraatgehalte in de bodem weergegeven gedurende de looptijd van het project voor het pilootveld in Aalter. Nitraatverlopen van de andere pilootvelden zijn te vinden in de bijlage. Een overzicht van de gemiddelde residuele stikstofmetingen per teelt wordt weergegeven in Tabel 3.2. In de Tabel 3.4 worden de nitraatresidu’s per perceel weergegeven. Ook het gemiddeld nitraatgehalte dat nog aanwezig is in het bodemprofiel na de winter wordt meegegeven in deze tabel. Op elk opgevolgd perceel werd een peilbuis geïnstalleerd. Via tweewekelijkse metingen over de periode 2008-2011 werd het verloop van de grondwatertafel onder het perceel opgevolgd. Tabel 3.2. Gemiddelde bemesting, nitraatresidu, nitraatvoorraad in het voorjaar per teelt die opgevolgd werd en waarvan er voldoende gegevens beschikbaar waren (het aantal keer dat de teelt aanlag in aangeduid tussen de haakjes). Telkens wordt het 95 % betrouwbaarheidsinterval van het gemiddelde gegeven. Gemiddelde nitraatvoorraad in het voorjaar (kg NO3N/ha)

Teelt

Gemiddelde bemesting (kg werkzame N/ha)

Gemiddeld nitraatresidu (kg NO3-N/ha)

aardappelen (6)

257 ± 57.93

112 ± 64.50

57 ± 33.42

96 ± 16.61

183 ± 35.84

228 ± 36.02

andijvie (3)

116 ± 27.44

96 ± 23.91

118 ± 90.87

bloemkool (21)

177 ± 27.96

152 ± 37.17

128 ± 32.98

maïs (3)

160 ± 140.24

156 ± 32.93

71 ± 10.21

prei (14)

193 ± 35.88

135 ± 33.25

89 ± 22.07

altern. sla (15)

14

NO3-N 60-90 cm

bemesting

19/04/2011

19/02/2011

19/12/2010

19/10/2010

19/08/2010

19/06/2010

19/04/2010

0

19/02/2010

0 19/12/2009

20 19/10/2009

50 19/08/2009

40

19/06/2009

100

19/04/2009

60

19/02/2009

150

19/12/2008

80

19/10/2008

200

19/08/2008

100

19/06/2008

250

19/04/2008

120

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 30-60 cm

300

19/02/2008

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur 3.2. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Aalter gedurende de proefperiode. Op de rechter-as worden de uitgevoerde bemestingen weergegeven in kg werkzame stikstof (WN) per hectare. Na toedienen van organische of minerale bemestingen werd minstens een maand gewacht alvorens bodemstaalnames uit te voeren.

Taak 3C Gewasmetingen en teelttechniek Tijdens de opvolging van de pilootvelden werden de volgende parameters geregistreerd: teelt, variëteit, tijdstip van planten, bemesting en oogst, type van bemesting en dosis, opbrengst en kwaliteit, en informatie over de fractie van de gewasresten (biomassa en N gehalte) die op het veld bleven. Een beperkt aantal niet-destructieve metingen van de groei en ontwikkeling van het gewas tijdens de teelt maken het mogelijk om een perceels-specifieke herkalibratie uit te voeren van de gewasparameters van het model onder de actuele weersomstandigheden, wat de nauwkeurigheid van de finale predicties sterk ten goede komt. Voor bloemkool werden de bladeren geteld, en het fenologisch stadium en de bedekkingsgraad bepaald. De bedekkingsgraad van het gewas kan relatief gemakkelijk berekend worden door digitale beeldverwerking van gewasfoto’s en kan bij gekende plantdichtheid gekalibreerd worden op LAI. Teelttechnische aspecten zoals de toediening van werkzame N en opbrengst werden ook opgevolgd op elk van deze pilootvelden. In Tabel 3.3 wordt een overzicht gegeven van de bemestingen en opbrengsten.

15

Tabel 3.3. Gemiddelde bemesting en opbrengst per teelt die opgevolgd werd en waarvan er voldoende gegevens beschikbaar waren (het aantal keer dat de teelt aanlag is aangeduid tussen de haakjes). Telkens wordt het 95 % betrouwbaarheidsinterval van het gemiddelde gegeven. Gemiddelde bemesting (kg WN/ha)

Teelt aardappelen (6)

Gemiddelde opbrengst (versgewicht ton/ha)

257 ± 57.93

40 ± 16.64

alt sla (15)

96 ± 16.61

78 ± 1.79

andijvie (3)

116 ± 27.44

82

bloemkool (21)

177 ± 27.96

33 ± 7.65

voedermaïs (3)

160 ± 140.24

60 ± 5.35

prei (14)

193 ± 35.88

52 ± 12.17

Een overzicht van alle opgevolgde teelten met de gegeven bemesting, opbrengst en nitraatanalyse is t e vinden in Tabel B.3 (in bijlage).

Taak 3D Weersgegevens De database werd aangevuld met data van de automatische weerstations op de 3 Proefcentra. Deze data werd gebruikt om dagwaarden te bekomen voor referentie evapotranspiratie (ET 0). In aanvulling werd ook nog neerslagdata van de meest nabije pluviometers (uit het METY-netwerk of signumnetwerk) toegevoegd aan de database.

16

Werkpakket 4: Samenstellen en valideren van een bodem-plant model voor gebruiksefficiëntie van stikstof en water in intensieve groenteteelt. Taak 4A Doorlichting van bestaande simulatiemodellen voor water en stikstofbalans en selectie van voor de toepassing meest geschikte model(len) en submodellen Er werd gekozen om het WAVE-model (Vanclooster et al, 1996) te vernieuwen en te gebruiken binnen dit project. Het WAVE-model is een 1-D model, wat inhoudt dat via dit model enkel transport van water, warmte en opgeloste stoffen in de verticale richting kan voorspeld worden. Dit wordt gedaan door het bodemprofiel dat men wenst te simuleren op te delen in compartimenten van gelijke grootte. Voor elk van deze compartimenten kunnen eigenschappen zoals bodemtype gedefinieerd worden. Dit maakt het mogelijk om heterogeniteit in de verticale richting te definiëren. Dit concept wordt weergegeven in Figuur 4.1.

Figuur 4.1. Concept van bodemcompartimentering gebruikt in het bodemmodel. Het WAVE model bestaat uit 4 grote modules, namelijk (i) water, (ii) warmte, (iii) opgeloste stoffen en (iv) stikstof. In Figuur 4.2 wordt een algemeen overzicht gegeven van de hoe de verschillende modules met elkaar interageren. Om de berekeningen voor elk van de modules te kunnen uitvoeren is het noodzakelijk dat er grensvoorwaarden worden geformuleerd bovenaan en onderaan het profiel. Voor water bestaat de bovengrenswaarde uit een combinatie van neerslag en evapotranspiratie, voor warmtetransport is dit de atmosferische temperatuur, voor de opgeloste stoffen module is het de bemesting met anorganische messtoffen. Voor elk van de modules wordt een differentiaalvergelijking opgesteld die numerisch wordt opgelost door de eindige verschillen methode. Om de oplossing te bekomen is er een discretisatie in de ruimte nodig (de verschillende bodemcompartimenten) en in de tijd (tijdstap wordt dynamisch bepaald in de watermodule om massabalans fouten te beperken).

17

Figuur 4.2. Algemeen overzicht van modelwerking en interactie tussen de verschillende modules in het bodemmodel voor 1 tijdstap. 1. Water module In deze module wordt het transport van water doorheen het profiel berekend, wat ook inhoudt dat de uitstroming van water onderaan het profiel berekend wordt. Hiervoor wordt de 1-D stromingsvergelijking zoals opgesteld door Darcy opgelost:

   h     K h   1   r t z   z   Waarbij  het vochtgehalte (cm³/cm³) is, z de diepte in het profiel (cm), h de drukhoogte (cm), K(h) de hydraulische conduvtiviteit en r een afvoerterm (gerelateerd aan de opname van water door planten). Om deze vergelijking op te lossen is een expliciete linearisatie nodig van de differentiële water capaciteit, waardoor massabalans fouten ontstaan. Hierdoor moet de oplossing op iteratieve wijze bepaald worden en is de tijdstap waarmee de vergelijking opgelost wordt niet constant. 2. Temperatuursmodule In de temperatuursmodule wordt de 1-D warmte-transport vergelijking opgelost:

C soil ( )

T  2T  e ( ) 2 t z

Waarbij Csoil de volumetrische warmtecapaciteit (J m-.3 °C -1) is en e de thermische conductiveit (J m-1 s-1). De thermische eigenschappen van de bodem worden bepaald volgens De Vries (1985), waarbij er rekening wordt gehouden met het vochtgehalte in de bodem om deze te berekenen. Deze module kan dus enkel gebruikt worden als het vochtgehalte ook wordt gesimuleerd. 18

3. Opgeloste stoffen module In deze module wordt het transport van 3 minerale stikstofcomponenten beschouwd (ureum, ammonium, nitraat) door de convectie-dispersie vergelijking op te lossen voor elk van deze componenten:

Cl C 1   D * l t RCl  z  z

v Cl   rs   RCl  z

Waarbij Cl de concentratie is van de stof in het water (gram cm-3), R de retardatie-coefficient als gevolg van de sorptie op de bodempartikels ( - ),  het vochtgehalte (cm³/cm³), z de diepte in het profiel (cm), D* de hydrodynamische dispersie-diffusie coefficient (cm² dag-1), v de poriewatersnelheid (cm dag-1), rs de bron/afvoer term (gram cm-3 dag -1) die weergeeft in welke mate ammonium en nitraat vrijgezet worden (door bijvoorbeeld mineralisatie) of verdwijnt uit het bodemprofiel (door bijvoorbeeld plant opname). De uitkomst van deze vergelijking is zowel de concentratie (in vloeibare fase en geadsorbeerd op de bodempartikels) van elke stof als de uitspoeling. 4. Stikstofmodule In deze module word elke bron en afvoer berekend die vervolgens gebruikt worden in de opgeloste stoffen module. In Figuur 4.3 wordt de stikstofcyclus weergegeven zoals deze wordt gemodelleerd in WAVE. De adsorptie van ammonium en uitspoeling worden berekend in de opgeloste stoffen module en worden daarom in deze module niet besproken. Deze twee termen zijn met andere woorden geen bron-afvoer relaties die in de stikstofmodule dienen gedefinieerd te worden.

Figuur 4.3 . Overzicht van de stikstofcyclus zoals geïmplementeerd in de stikstofmodule

19

Er kunnen 3 soorten bron/afvoer termen onderscheiden worden namelijk de eerste orde transformaties tussen de verschillende minerale N componenten, mineralisatie en opname door planten. a. Eerste orde reacties Voor nitrificatie, denitrificatie en volatilizatie wordt een eerste orde benadering gebruikt:

Voor elk van de eerste orde reacties wordt een effect van temperatuur en vochtgehalte op de reactieconstante in rekening gebracht.

De temperatuursafhankelijkheid wordt in rekening gebracht met een Q10 reductie functie met een basistemperatuur van 16 °C, waarbij er geen effect is van temperatuur ( = 1). Temperaturen hoger dan deze basistemperatuur verhogen de reactiesnelheid (factor groter dan 1), terwijl lagere temperaturen het proces vertragen.(Figuur 4.4-links). Voor het effect van vochtgehalte wordt een trapfunctie gebruikt waarbij aangenomen wordt dat er geen reductie optreedt ( = 1) indien het vochtgehalte tussen bepaalde grenzen valt. Er wordt ook aangenomen dat de reactie helemaal stilvalt ( = 0) eenmaal de bodem extreem droog of nat is. Een lineaire interpolatie wordt gedaan voor die vochtgehaltes die buiten de optima en extremen vallen (Figuur 4.4-rechts). 9 1

8 0.9 0.8

6

0.7 reduction factor

reduction factor temperature

7

5 4 3

0.6 0.5 0.4 0.3

2 0.2

1 0

0.1

0

5

10

15 20 temperature (°C)

25

30

35

0 0.05

0.1

0.15

0.2 0.25 0.3 moisture content

0.35

0.4

0.45

Figuur 4.4. Effect van temperatuur (links) en vocht (rechts) op de eerste orde reactiesnelheden. Deze effecten worden in rekening gebracht voor de nitrfificatie en volatilisatie. Het effect van vocht op denitrificatie wordt echter op een andere manier gedaan. Er wordt aangenomen dat denitrificatie enkel zal gebeuren indien een bepaalde verzadigingsgraad bereikt wordt. Deze aanname is gebaseerd 20

op het feit dat denitrificatie een anaeroob proces is. De gebruikte correctiefunctie wordt weergegeven in Figuur 4.5. 1

reduction of denitrification constant

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

0

0.05

0.1

0.15 0.2 0.25 0.3 soil moisture content

0.35

0.4

0.45

Figuur 4.5. Effect van vocht en temperatuur op de eerste orde reactiesnelheid van denitrificatie b. Mineralisatie Voor de beschrijving van mineralisatie werd gekozen voor het concept van Johnson et al (1987) waarbij er 3 organische pools worden gedefinieerd. De humuspool wordt beschouwd als de meest stabiele (breekt traag af), terwijl de manure and litter pool als labiele, snel afbreekbare pools worden beschouwd. Bij de afbraak van de labiele pools wordt er een omzettingsefficient (fe) in rekening gebracht die verliezen naar CO2 omvat. De humificatie-factor fh beschrijft de fractie die daadwerkelijk omgezet wordt naar humus. Het afbraakschema dat beschouwd wordt in WAVE wordt beschreven in Figuur 4.6.

Figuur 4.6. Mineralisatieconcept geïmplementeerd in het bodemmodel (volgens Johnson et al,1987).

21

De omzetting van organische koolstof kan beschreven worden met de volgende vergelijkingen:

C man  [k man .C man  (1  f h ). f e .k man .Cman ] t Clit  [k lit .Clit  (1  f h ). f e .k lit .Clit ] t Chum  f h . f e .kman.Cman  f h . f e .klit .Clit  khum.Chum t De omzetting van organische stikstof wordt gekenmerkt door een vaste C:N verhouding:

N man N N  [kman.Cman. man  (1  f h ). f e .kman.Cman. biomass ] t Cman Cbiomass

N lit N N  [k lit .Clit . lit  (1  f h ). f e .k lit .Clit . biomass ] t Clit Cbiomass N hum N N  f e . f h . biomass [kman.Cman  klit .Clit ]  khum.Chum hum t Cbiomass Chum De balans kan gemaakt worden van de 3 bovenstaande vergelijking om de bron (omwille van mineralisatie) of afvoer (omwille van immobilisatie) van ammonium te berekenen:

N NH 4  N lit fe  fe     .klit .Clit   man  .kman.Cman  khum.N hum t  Clit ro   Cman ro  Ook voor deze reactie constanten wordt een effect van water en temperatuur in rekening gebracht zoals reeds besproken bij de eerste orde reacties. c. Plantopname Opname van stikstof gebeurt zowel op convectieve als diffusieve wijze. De convectieve opname is de opname die gecombineerd gaat met de opname van water (en dus ook de opgeloste stikstof die daar aanwezig is). De diffusieve opname is de opname omwille van diffusie van stikstof naar de wortels toe. Deze twee termen worden als volgt omschreven in het model :

N conv  t N diff t



z max

 0

z max

S

w

.C m

0

2. .rdens.rorad.dif .C m . D0

Waarbij Sw de wateropname is, Cm de concentratie, rdens de worteldichtheid, zmax de worteldiepte , 1/D0 de reistijdweerstand tussen de bodemoplossing en de wortel dif de chemische diffusie coefficient in de bodem en rorad de gemiddelde worteldikte.

22

Taak 4B Doorlichting van bestaande gewasmodellen en selectie van voor de toepassing meest geschikte model(len) en submodellen Er werd geopteerd om een generisch gewasmodel uit te bouwen binnen deze taak. Hierdoor is het eenvoudig om het model uit te breiden naar andere gewassen. Het gewasmodel kan in 4 grote onderdelen opgesplitst worden : (i) actuele fotosynthetische capaciteit berekenen, (ii) totale droge stof productie berekenen, (iii) compartimentatie van de droge stof over de verschillende plant onderdelen en (iv) stikstofvraag berekenen. Naast de productie van droge stof en stikstofvraag wordt in deze module ook nog de totale bladoppervlakte en de potentiële transpiratie berekend. Een schematisch overzicht van het gewasmodel is te vinden in Figuur 4.7.

Figuur 4.7. Schematisch overzicht van het gewasmodel.

1. Berekening fotosynthetische capaciteit Via het gebruik van getabuleerde stuurfuncties wordt de potentiële fotosynthetische capaciteit gereduceerd volgens de huidge condities.

23

Waarbij Pmax de optimale fotosynthetische capaciteit is is, redTemp de reductiefactor tengevolge van temperatuur, redDVS, de reductie ten gevolge van de ontwikkeling van het gewas en redVPD de reductie ten gevolge van dampdrukdeficit (vapor pressure deficit). Voor de temperatuursfunctie wordt een trapfunctie aangenomen, die van vorm gelijkaardig is aan het effect van water op de eerste orde reacties. Zolang het dampdrukdeficit onder de 3 kPa blijft, is er geen effect op de fotosynthese (redVPD = 1), maar zodra deze grens overschreden wordt, is er een exponentiële daling van de reductiefactor. 2. Berekening totale droge stof productie Eenmaal de fotosynthesesnelheid bepaald is, kan de totale droge stof berekend worden via

Waarbij GPF staat voor de bruto fotosynthese, RMAINT voor de onderhoudsrespiratie en GREF voor de groei-efficiëntie. De bruto fotosynthese wordt afgeleid volgens de benadering van Monsi-Saeki (1953) en Acock vergelijking (1978):

GPF 

 Pact  Qe KI 0  (1  m) Pact ln    K ( LAI ) K  Qe KI 0 e  ( 1  m ) P act   

De onderhoudsrespiratie wordt bepaald volgens :





( 0.1.T  2 ) Rma int  RLeaf .( DM leave  DM stem )  R fruit.DM curd .Q10

3. Compartimentatie van droge stof Vertrekkende van de totale gevormde droge stof wordt deze droge stof verdeeld over elk gewasdeel (wortel, blad, stam, vrucht) volgens empirische curven die zijn afgeleid uit het experiment uitgevoerd in WP 2. De verdelingsfunctie is afhankelijk van de ontwikkeling van het gewas: in het begin van de groei zal een grotere fractie van de gevormde biomassa toegewezen worden aan bladontwikkeling, terwijl op het einde van de groei meer biomassa aan de vrucht (bv kool bij bloemkool) zal toegewezen worden.

24

4. Berekening stikstofvraag Op basis van het experimenteel onderzoek in WP2 werd de optimale stikstofcurve afgeleid. Deze curve geeft voor elke stap in de ontwikkeling van het gewas de stikstofconcentratie weer die de plant tracht te bereiken. Wanneer dit gehalte niet bereikt is, ervaart de plant stikstofstress en wordt de maximale fotosynthesecapaciteit beperkt (zie taak 4C). De stikstofvraag wordt berekend door de huidige aanwezige biomassa te vermenigvuldigen met de optimale concentratie en vervolgens de reeds opgenomen stikstof daarvan af te trekken. Dit wordt weergegeven via volgende vergelijkingen :

Waarbij NDEM staat voor stikstofvraag, NUP de reeds opgenomen stikstof en N de optimale stikstofconcentratie bij een bepaald ontwikkelingsstadium (DVS).

Taak 4C Integratie van deelmodellen in een MATLAB omgeving Het koppelen van het bodemmodel en gewasmodel vindt expliciet op 2 fronten plaats: de opname van stikstof en water door de planten. In aanvulling dient er ook een feedback mechanisme aanwezig te zijn dat terugkoppelt naar het gewasmodel indien niet kan voldaan worden aan de water-of stikstofvraag. Een schematische voorstelling van de koppeling tussen beide modellen wordt weergegeven in Figuur 4.8.

Figuur 4.8. Algemeen overzicht van modelwerking en interactie tussen de twee hoofdmodellen (gewasmodel – bodemmodel) voor 1 simulatiedag.

25

Omwille van de heterogene verspreiding van wortels in de horizontale richting is een volledige 1-D aanpak niet correct. Stikstof en water worden immers enkel opgenomen op de plaatsen waar wortels aanwezig zijn. Daarom werd geopteerd om het bodemmodel om te vormen tot een quasi 2-D model. In dit model worden twee 1-D simulaties parallel naast elkaar uitgevoerd: één simulatie voor de bewortelde zone en één simulatie voor de niet bewortelde zone (Figuur 4.9). Interactie tussen plant en bodem (water en stikstofopname) wordt enkel gesimuleerd in de bewortelde zone. De bewortelde zone krijgt naarmate de plant groeit een steeds groter aandeel van het totale bodemoppervlak. Bij uitbreiding van de bewortelde zone wordt elke state variable (vochtgehalte, temperatuur, concentraties) opnieuw berekend door de inmenging te beschouwen vanuit de niet bewortelde zone. Een gewogen gemiddelde van beide zones wordt uiteindelijk gerapporteerd als simulatie-uitkomst. Door gebruik te maken van dit concept is het ook mogelijk om een onderscheid te maken op vlak van bemestingsstrategie (Breedwerpig – Fertigatie). Bij breedwerpig wordt de meststof verdeeld over zowel de bewortelde als onbewortelde zones, terwijl we bij fertigatie aannemen dat de meststof enkel in de bewortelde zone wordt toegediend.

Figuur 4.9. Illustratie van het quasi 2-D concept waarbij de er een onderscheid gemaakt wordt tussen een bewortelde (rood) en niet bewortelde zone (groen).

Taak 4D Modelvalidatie en gevoeligheidsanalyse experimentele gegevens uit werkpakket 1

op

basis

van

Binnen deze taak werden reeds het onzekerheidsinterval vastgesteld waarbinnen alle modelparameters van het bodem-plant model zich kunnen bevinden. De aangewende strategie om de gevoeligheidsanalyse verschilt enigszins van de klassieke aanpak (inputparameters + en – een bepaald percentage) omdat het interval sterkt verschilt per parameter. Zo is de onzekerheid op de afbraakconstanten van de organische pools groot, terwijl deze marge bij gewasparameters veel kleiner is. Daarom wordt er bij deze analyse binnen het onzekerheidsinterval parameters geselecteerd op 26

equidistante wijze. Er wordt bij de gevoeligheidsanalyse ook niet naar één output gekeken, maar wordt zowel naar de nitraatuitspoeling, residueel nitraatgehalte en gebruiksefficiëntie van stikstof gekeken. Dit takenpakket wordt momenteel nog verder uitgebreid onderzocht binnen een masterthesis aan de KU Leuven en wordt ook nog meer in detail onderzocht binnen het Ecofert II-project: ‘Just-on-time’ N-Bemesting in vollegrondsgroenteteelt: Integratie naar een praktijkgerichte toepassing.

Taak 4E Uitwerken van strategie voor data-assimilatie Zoals voorgesteld door Van Loon (2012) is er de mogelijkheid om het simulatiemodel bij te sturen op basis van een bijkomende meting van de bodembedekking. Deze bodembedekking kan gemakkelijk bepaald worden door middel van een digitale foto, waarop een basis beeldsegmentatie uitgevoerd wordt om de groene biomassa te onderscheiden van de bodem (Figuur 4.10).

a)

b)

Figuur 4.10. Meting van bodembedekkingsgraad. a. Mobiel frame voor beeldopname en voorbeeld van beeldsegmentatie voor bloemkool. b. Regressievergelijking van Bladdrooggewicht op bodembedekkingsgraad. Deze regressievergelijing verklaard 796 % van de variantie in Bladdrooggewicht en wordt dus aangewend om Bladdrooggewicht te schatten op basis van Bodembedekking. Met deze biomassa schatting kan de door het model geschatte bladbiomassa gecorrigeerd worden op de dag dat een bemestingsbeslissing moet genomen worden. Hierdoor kan een betere schatting van de reële N-vraag van het gewas berekend worden en dus de bemesting verfijnd worden. Figuur 4.11 geeft hiervan een voorbeeld. De volle lijn geeft de simulatie weer met gekende weersgegevens voor 2010 en modelcalibratie op 2009 weersgegevens. De bolletjes stippellijn geeft de simulatie weer waar het klimaat tot op de beslissingsdag (30 dagen na planten) gemeten werd (2010). Vanaf dag 30 werd de modelsimulatie gebaseerd op klimaatsdata van 2009. De driehoekjes stippellijn geeft de simulatie weer waar op dag 30 de correctie van de biomassa uitgevoerd werd op basis van de bodembedekkingsgraad. Het is duidelijk dat door deze correctie een aanzienlijk betere schatting van de reële groei kan bekomen worden, zoals weergeven wordt in Tabel 4.1.

27

Figuur 4.11. Simulaties van Totaal Drooggewicht voor 2010. De volle lijn geeft de simulatie weer voor 2010 op basis van calibraties op de weergegevens van 2009; de bolletjes lijn geeft de simulatie weer op basis van het klimaat in 2010 tot op dag 30 na plant. Vanaf dag 30 wordt het klimaat van 2009 gebruikt om het Totaal Drooggewicht te schatten; de driehoekjes lijn gebruikt ook het klimaat van 2010 tot dag 30. Op dag 30 wordt de correctie in functie van Bedekkingsgraad uitgevoerd en wordt er verder gesimuleerd met het kklimaat van 2009.

Tabel 4.1. Overzicht van de RMSE en model efficientie van de verschillende simulaties. Year 2010

Simulation method Full monitored 2010 Climate 2009 Climate 2009 and cover correction

RMSE 12,94 18,12 15,46

Model efficiency 0,97 0,93 0,95

Taak 4F Validatie van het model op de dataset van het veldexperiment uitgevoerd in werkpakket 2 In een eerste instantie werd de simulatie van water bekeken omdat dit de drijvende kracht is achter het transport van stikstof. Een goede overeenkomst tussen de gemeten en gesimuleerde waardes werd bekomen (Figuur 4.12) voor beide dieptes over de ganse simulatieperiode (1 januari 2009 – 31 december 2011).

28

0-30 cm

 (cm 3/cm 3)

0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 02/2009

06/2009

01/2010

06/2010

01/2011

06/2011

30-60 cm

 (cm 3/cm 3)

0.5 model

0.4

TDR

0.3 0.2 0.1 0 02/2009

06/2009

01/2010

06/2010

01/2011

06/2011

Figuur 4.12. Vergelijking van gesimuleerde en waargenomen vochtgehaltes in 2 bodemlagen : 0-30 cm (boven) en 30-60 cm (onder). In tweede instantie werd bekeken of een goede schatting van bodemtemperatuur werd bekomen op basis van het model. In Figuur 4.13 worden de gemeten en gesimuleerde waardes weergegeven voor de 2 dieptes (15 en 45 cm). Bij sneeuwval werd er wel een kleine onderschatting van de temperatuur waargenomen, maar voor de rest van de gesimuleerde periode werd een goede schatting bekomen.

Temperature (°C)

depth 15 cm 40 20 0 -20

06/2009

01/2010

06/2010

01/2011

06/2011

Temperature (°C)

depth 45 cm 30 model observed

20 10 0 -10

06/2009

01/2010

06/2010

01/2011

06/2011

Figuur 4.13. Vergelijking van gesimuleerde en waargenomen bodemtemperatuur op 2 dieptes: 15 cm (boven) en 45 cm (onder). In Figuur 4.14 en 4.15 wordt een overzicht gegeven van de belangrijkste modeluitkomsten voor het jaar 2009 voor de laagste en hoogste dosis bij de fertigatiebehandeling en de breedwerpige behandeling. Zowel voor minerale stikstofinhoud in de bodem (N min), droge stof productie en stikstofopname is er een goede overeenkomst tussen de gemeten en gesimuleerde waardes. Het effect van bemestingsstrategie (breedwerpig vs fertigatie) is vooral te zien bij de N min metingen, terwijl de effecten op droge stof en stikstofopname eerder beperkt bleven (zowel bij gesimuleerd als gemeten).

29

150

Mineral soil N in 0-30 cm

kg N/ha

Mineral soil N in 30-60

100 50 0

75

FMAM J J A SOND J

Nitrogen leaching 4

50 2

25 0 250 200 150 100 50 0

gram/plant

N Fertilizer application

6

250 200 150 100 50 0

0

Rainfall and irrigation (mm)

100

kg N/ha

kg N/ha kgN/ha kgN/ha

500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 200 150 100 50 0

DM production

N uptake

FMAM J J A SOND J

150

Mineral soil N in 0-30 cm

Mineral soil N in 30-60

100 50 0

FMAM J J A SOND J

75

10

Nitrogen leaching

50

5

25 0 250 200 150 100 50 0 250 200 150 100 50 0

0

DM production

N uptake

FMAM J J A SOND J

Figuur 4.15. Overzicht van gesimuleerde en gemeten waardes voor 2009 – dosis 4

30

Rainfall and irrigation (mm)

N Fertilizer application

kg N/ha

100

gram/plant

500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 200 150 100 50 0

kg N/ha

kgN/ha

kgN/ha

kg N/ha

Figuur 4.14. Overzicht van gesimuleerde en gemeten waardes voor 2009 – dosis 1

Werkpakket 5: Ontwikkelen en testen van een model-gebaseerd adviessysteem voor ‘Just-on-time’ bemesting Taak 5A Opstellen van systeemspecificaties De architectuur van het adviessysteem zoals beoogd binnen dit project wordt weergegeven in Figuur 5.1. Binnen deze architectuur zijn er twee belangrijke componenten die de steunpilaar vormen van het syteem : (i) de SQL-database (zie WP1 en WP 3) en (ii) het WAVEmat-model (zie WP 4). Er werd geopteerd om het model en database op een centrale server te plaatsen om in een zo efficient mogelijk beheer (onderhoud) van het systeem te voorzien. In aanvulling is de commnunicatie tussen database en model op deze manier optimaal. De rekencapaciteit kan ook gemakkelijk uitgebreid worden onafhankelijk van de infrastructuur op de proefstations. De eindgebruiker (adviesverlener) dient volgens een CITRIX-protocol of Remote Desktop Protocol-protocol (RDP) verbinding te maken om vervolgens berekeningen uit te voeren op de server. Er werd geopteerd om de tuinbouwer geen rechtstreekse toegang te geven tot het model te geven, omdat steeds een verantwoordelijke op de proefstations de simulaties dient uit te voeren en te controleren. Resultaten van de modelsimulaties zullen wel ten aller tijde ter beschikking zijn van de tuinbouwer. Architectuur van N-adviessysteem Centrale server

Tuinbouwer

Perceelsinfo

Bemestingsadvies (rapport)

Webinterface

SQL-Database: - Perceelsgegevens - Weersgegevens - Analyseresultaten

(toegang met paswoord)

WAVEmat model (matlab)

Data

Weerpalen

Data

Graphical User Interface (Matlab)

Via CITRIX of RDP

Adviesverlener 1

Via CITRIX of RDP

Via CITRIX of RDP

Adviesverlener 2

Adviesverlener 3

Figuur 5.1. Architectuur van het adviessysteem

31

Via CITRIX of RDP

…

Adviesverlener n

Taak 5B Aanleveren van basis informatie Voor de ontwikkeling van de webinterface naar de tuinder werd voortgebouwd op de expertise opgedaan in eerdere projecten (“Duurzame beheersing van papiervlekkenziekte in prei via een modelmatige aanpak”- IWT040728 en “Perceelsgerichte aanpak van Phytophthora porri in prei gebaseerd op nieuwe inzichten in de epidemiologie van papiervlekkenziekte” -IWT080502) waarbij reeds een webinterface ontwikkeld werd voor de tuinder. Via deze interface kan perceelsspecifieke informatie toegevoegd worden zoals Nmin-metingen, coördinaten, gewasrotaties, uitgevoerde bemestingen en opbrengsten. Omwille van uitwisseling tussen tuinders en opsplitsen van percelen werd specifieke aandacht besteed aan de identificatie van percelen zodat historische data optimaal gebruikt kan worden op het perceelsniveau. Weersdata vormt een belangrijke input voor het ontwikkelde model. Een integratie van de klimaatsstations op de proeftuinen met de database werd voorzien. De mogelijkheid om deze dataset uit te breiden met lokale data van de Vlaamse Milieu Maatschappij (VMM) en andere bronnen wordt momenteel nog verder onderzocht.

Taak 5C Programmatie van het adviessysteem Binnen de programmatie van het model werd vooral aandacht besteed aan de modulaire structuur, waardoor eenvoudig extra modules aangekoppeld kunnen worden of bestaande modules door nieuwe vervangen kunnen worden. In aanvulling op de code van het model, werd ook een grafische gebruikers interface ontwikkeld. Deze interface werd ontwikkeld door de KU Leuven in samenspraak met de proeftuinen om een evenwicht te vinden tussen wetenschappelijk onderbouwde en gebruiksvriendelijke in/output. In eerste instantie worden heel wat standaard-waardes (default) gebruikt door het model, maar deze kunnen aangepast worden per perceel indien de nodige metingen gebeurd zijn om dit te ondersteunen.

Taak 5D Testen van het adviessysteem Dit takenpakket wordt momenteel nog verder uitgebreid onderzocht binnen een masterthesis aan de KU Leuven en wordt ook nog meer in detail onderzocht binnen het Ecofert II-project: ‘Just-on-time’ N-Bemesting in vollegrondsgroenteteelt: Integratie naar een praktijkgerichte toepassing.

32

Voordrachten en publicaties Vansteenkiste, J., Van Loon, J., De Nies, J., De Rooster, L., Schrevens, E., Diels, J. (2010). Nitrogen Balance During Growth of Cauliflower and Leek. ASA-CSSA-SSSA 2010 International annual meeting : 'Green Revolution 2.0 : Food + Energy and Environmental Security. Long Beach, USA, 31 Oct - 4 Nov 2010. Van Loon, J., Vansteenkiste, J., De Nies, J., De Rooster, L., Diels, J., Schrevens, E. (2010). Yield response of Cauliflower to different 'just-in-time' fertilization treatments in an onlinemonitored approach. ASA-CSSA-SSSA 2010 International annual meeting : 'Green Revolution 2.0 : Food + Energy and Environmental Security. Long Beach, USA, 31 Oct - 4 Nov 2010. Van Loon J. (2011). Model-Based Decision Support System for sustainable nitrogen fertilization management aiming at reduced environmental impact of horticulture production. Seminar for Division of Soil and Water Management, Leuven, 7 February 2011. Vansteenkiste J. (2011) Reducing nitrogen leaching in field vegetable production : a model-based approach. Seminar for Division of Soil and Water Management. Leuven, 16 May 2011. De Nies J., Vansteenkiste J., Van Loon J., Diels J., Schrevens E. (2011) KNS-bemesting is beste combinatie tussen opbrengst en uitspoeling. Proeftuinnieuws 21(15): 20-21 Schrevens E. (2011) Technical sustainability of greenhouse crop production. Do more with less. Keynote talk. Horticultural Fair Sangdong. China. Van Loon, J., Vansteenkiste, J., Diels, J., Schrevens, E. (2011). Developing and testing a model for open field horticultural crops to enable use of a ‘just-in-time’ fertilization management. . International Congress on Modelling and Simulation. Perth, 12-16 December 2011. Vansteenkiste, J., Van Loon, J., Schrevens, E., Diels, J. (2012). Estimating the parameters of a 3-D root distribution function from root observations with the trench profile method. Eurosoil. Bari, 2-6 July 2012. Van Loon J. (2012) Weather variability in open field horticulture and its influence on fertilizer management and nitrate thresholds. Seminar for Division of M3-BIORES. Leuven, 12 July 2012. Heuts R.F., Van Loon J., Schrevens E. (2012). Life cycle assessment of fertilization systems in open field vegetable producton, Flanders, Belgium. VIIIth International Conference on Life Cycle Assessment in the Agri-Food sector, LCA Food 2012, October 2-4, Saint-Malo, France Vansteenkiste, J., Van Loon, J., Heuts, R., Schrevens, E., Diels, J. (2012). Nitrogen Uptake In Field Vegetable Production: Modeling Broadcast and Row Application. Acta Horticulturae: Vol. 957. Hortimodel. Nanjing, China, 4-8 November 2012 (pp. 115-122) International Society for Horticultural Science. 33

Van Loon J., Heuts R.F, Vansteenkiste J., Diels, J., Schrevens E. (2012) Decision support in Horticultural Production – Impact on accuracy from a fully monitored to a minimal data framework. Acta Horticulturae: Vol. 957. Hortimodel. Nanjing, China, 4-8 November 2012 (pp. 281-288) International Society for Horticultural Science. Schrevens E. (2012) Model Based approaches for the investigation of technical sustainability of horticultural production systems. Keynote talk. Hortimodel, Nanjing , China 4-8 November 2012. Van de Sande T. (2012) Bemestingssystemen in de tuinbouw. Wageningen, 30 November 2012. Vansteenkiste J. (2013) Demonstratie grafische interface WAVEmat. Leuven, 29 January 2013. Van de Sande T. (2013). Fertilization trials conducted at the Inagro campus, validation of the Ecofert model. Nutrihort technical tour, Rumbeke-Beitem, 17 September 2013. Crappé S. and Verhaeghe M. (2013). Fertilization trials conducted at PCG, validation of the Ecofert model. Nutrihort technical tour, Kruishoutem, 17 September 2013. Vansteenkiste, J., Van Loon, J., Schrevens, E., Diels, J. (2013). Simulation -and case study on the estimation of the parameters of a 3-D root distribution function with the trench profile method. Plant and Soil (accepted). Van Loon J. (2013) Model-Based Decision Support System for sustainable management of nitrogen fertilization. A case study of the influences for horticultural production going from a fully monitored to a minimal framework. PhD Thesis (in preparation) Vansteenkiste J. (2013) The development of the soil component for a model-based decision support system for "just-on-time" N-fertilisation in field vegetable production. PhD Thesis (in preparation).

34

Bijlages Bodemprofiel Chemische analyse Tabel B.1. Resultaten analyse bodemstalen bodemprofiel (uitgevoerd door Labo UGent) Diepte (cm)

pH H2O pH KCl 1:1 1:2.5

a

OC %

b

N mg/kg

c

CEC

Ca

Na

K

P mg/kg

1.61 1.00 1.08 0.72 0.89 2.64

0.04 0.06 0.11 0.09 0.07 0.34

0.65 0.60 0.59 0.30 0.38 1.11

346 577 110 8 19 5

0-30 6.99 6.56 1.57 2090 10.15 7.95 30-40 6.89 6.25 1.59 1536 10.04 7.04 40-50 6.21 5.52 1.76 1946 9.99 5.86 50-60 5.73 4.62 0.15 283 5.22 2.24 60-80 6.22 5.16 0.19 823 5.14 2.77 >80 4.40 3.37 0.45 432 24.84 7.28 a b c d Walkey & Black; Kjeldahl; Ammonium acetaat (pH 7); Bray

Bodemprofielbeschrijving Date: 14-05-2012 Authors: Joachim Vansteenkiste, Stefaan Dondeyne Profile was moderately dry Groundwater table deeper than 2 m Internal drainage is good, up to about 0.8-1 m where heavy clay occurs No risk for floods Location: N 51° 4' 33.21", E 4° 31' 38.03", 5 m asl

35

d

Mg cmolc/kg

Tabel B.2 Beschrijving van het profiel Horizon Ap1

Depth (cm) 0-30

Ap2

30-40

2Ah

40-50

2BCr

50-60

2BCg/C

60-80

3C

80+

Description Brownish black 10YR 2/2 (moist); highly decomposed organic matter, Sandy Loam; no mottles, friable when moist, non sticky, non plastic; moderate, medium angular blocky structure; few very fine tubular pores; locally small brick fragments; common, fine roots; gradual, smooth boundary Brownish black 7.5 YR 2/2 (moist); highly decomposed organic matter, Sandy Loam; no mottles, friable when moist, non sticky, non plastic; moderate, medium angular blocky structure; few very fine tubular pores; locally small brick fragments; few, fine roots; abrupt, smooth boundary Black 7.5 YR 1.7/1 (moist); highly decomposed organic matter, Sandy Loam; no mottles, friable when moist, non sticky, non plastic; moderate, fine subangular blocky structure; common very fine tubular pores; no bricks fragments; no roots; clear, smooth boundary Greyish brown 7.5 YR 5/2 (moist); Sandy Loam; sharp reddish brown coarse mottles; friable when moist, non sticky, non plastic; no structure; no pores; clear, wavy boundary Bright brown 10YR 5/6 (moist); Loamy Sand; diffuse greyish and reddish brown coarse mottles; friable when moist, non sticky, non plastic; no structure; no pores; clear, wavy boundary; abrupt smooth boundary; note locally grey coarse sand around drainage pipes (not sampled) Mottled pattern of Bright brown 7.5YR 5/8 (moist) with Brownish grey 7.5YR 6/1 (moist); Clay; friable when moist; sticky, very plastic; no structure; no pores

Diagnostic features Terric horizon

Terric horizon

Terric/Mollic horizon

Stagnic/ Reductic properties

Gleyic properties; Drainic properties

Gleyic properties; Abrupt textural change

WRB-2007 short Terric Anthrosol WRB-2007 complete: Endostagnic Endogleyic Terric Anthrosol (Endo-Abruptic, Eutric, Drainic, Loamic) Legend of the soil map of Belgium: u-Sdm

36

Nitraatverloop pilootpercelen NO3-N 60-90 cm

bemesting 120

300

100

250

80

200

60

150

40

100

20

50

28/10/11

28/07/11

28/04/11

28/01/11

28/10/10

28/07/10

28/04/10

28/01/10

28/10/09

28/07/09

28/04/09

28/01/09

28/10/08

28/07/08

0 28/04/08

0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 30-60 cm

350

28/01/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.1. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Aalter gedurende de proefperiode

NO3-N 60-90 cm

bemesting

31/10/10

31/08/10

30/06/10

30/04/10

28/02/10

31/12/09

31/10/09

31/08/09

30/06/09

30/04/09

28/02/09

28/12/08

28/10/08

28/08/08

28/06/08

28/04/08

180 160 140 120 100 80 60 40 20 0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 30-60 cm

500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0

28/02/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.2. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Beveren gedurende de proefperiode

NO3-N 30-60 cm

NO3-N 60-90 cm

bemesting 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0

500 400

300 200 100 01/08/11

01/05/11

01/02/11

01/11/10

01/08/10

01/05/10

01/02/10

01/11/09

01/08/09

01/05/09

01/02/09

01/11/08

01/08/08

0

01/05/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

600

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.3. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Handzame gedurende de proefperiode

37

NO3-N 60-90 cm

bemesting

04/11/11

04/09/11

04/07/11

04/05/11

04/05/10

04/03/11

0

04/01/11

0

04/11/10

50 04/09/10

50 04/07/10

100

04/03/10

100

04/01/10

150

04/11/09

150

04/09/09

200

04/07/09

200

04/05/09

250

04/03/09

250

04/01/09

300

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 30-60 cm

300

04/11/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.4. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Heule gedurende de proefperiode

NO3-N 60-90 cm

bemesting 250

500

200

400

150

300 100

200

50

100 05/09/10

05/07/10

05/05/10

05/03/10

05/01/10

05/11/09

05/09/09

05/07/09

05/05/09

05/03/09

05/01/09

05/11/08

05/09/08

0

05/07/08

0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 30-60 cm

600

05/05/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.5. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Kruishoutem gedurende de proefperiode

NO3-N 60-90 cm

bemesting 140

120 100 80 60 40 20 15/10/10

15/08/10

15/06/10

15/04/10

15/02/10

15/12/09

15/10/09

15/08/09

15/06/09

15/04/09

15/02/09

15/12/08

15/10/08

15/08/08

15/06/08

0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 30-60 cm

500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 15/04/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.6. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Nevele gedurende de proefperiode

38

NO3-N 60-90 cm

bemesting

04/05/12

04/02/12

04/11/11

04/08/11

04/05/11

04/02/11

04/11/10

04/08/10

04/05/10

04/02/10

04/11/09

04/08/09

04/05/09

04/02/09

200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 30-60 cm

400 350 300 250 200 150 100 50 0 04/11/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.7. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Poelkapelle gedurende de proefperiode

NO3-N 60-90 cm

bemesting 140

120 100 80 60 40 20 01/08/11

01/05/11

01/02/11

01/11/10

01/08/10

01/05/10

01/02/10

01/11/09

01/08/09

01/05/09

01/02/09

01/11/08

01/08/08

01/05/08

0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 30-60 cm

400 350 300 250 200 150 100 50 0 01/02/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.8. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Putte gedurende de proefperiode

NO3-N 60-90 cm

bemesting 350

300 250 200 150 100 50 01/07/11

01/04/11

01/01/11

01/10/10

01/07/10

01/04/10

01/01/10

01/10/09

01/07/09

01/04/09

01/01/09

01/10/08

01/07/08

01/04/08

0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 30-60 cm

450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 01/01/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.9. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Puurs gedurende de proefperiode

39

NO3-N 30-60 cm

NO3-N 60-90 cm

bemesting 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0

300 250 200 150 100 50

11/09/11

11/06/11

11/03/11

11/12/10

11/09/10

11/06/10

11/03/10

11/12/09

11/09/09

11/06/09

11/03/09

11/12/08

11/09/08

11/06/08

0 11/03/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

350

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.10. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Sint-Amands gedurende de proefperiode

NO3-N 30-60 cm

NO3-N 60-90 cm

bemesting 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0

250 200

150 100 50 18/04/11

18/01/11

18/10/10

18/07/10

18/04/10

18/01/10

18/10/09

18/07/09

18/04/09

18/01/09

18/10/08

18/07/08

18/04/08

0

18/01/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

300

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.11. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Sint-Katelijne-Waver gedurende de proefperiode

NO3-N 60-90 cm

bemesting

23/08/11

23/05/11

23/02/11

23/11/10

23/08/10

23/05/10

23/02/10

23/11/09

23/08/09

23/05/09

23/02/09

23/11/08

23/08/08

23/05/08

160 140 120 100 80 60 40 20 0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

NO3-N 30-60 cm

400 350 300 250 200 150 100 50 0 23/02/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

Figuur B.12. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Sint-Martens-Latem gedurende de proefperiode 40

41

800 700 600 500 400 300 200 100 0 160 140 120 100 80 60 40 20 0

450 400 350 300 250 200 150 100 50 0

160 140 120 100 80 60 40 20 0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

04/03/12

04/01/12

200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

21/06/11

04/11/11

04/09/11

04/07/11

04/05/11

04/03/11

04/01/11

400 350 300 250 200 150 100 50 0

Toegediende bemesting (kg WN/ha)

05/11/11

05/09/11

NO3-N 60-90 cm

21/04/11

NO3-N 60-90 cm

21/02/11

21/12/10

21/10/10

21/08/10

21/06/10

04/11/10

04/09/10

04/07/10

04/05/10

04/03/10

NO3-N 60-90 cm

05/07/11

05/05/11

05/03/11

05/01/11

NO3-N 30-60 cm

05/11/10

NO3-N 30-60 cm

21/04/10

21/02/10

21/12/09

21/10/09

21/08/09

04/01/10

04/11/09

04/09/09

04/07/09

04/05/09

04/03/09

04/01/09

04/11/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 30-60 cm

05/09/10

05/07/10

05/05/10

05/03/10

05/01/10

NO3-N 0-30 cm

21/06/09

21/04/09

21/02/09

21/12/08

21/10/08

21/08/08

21/06/08

21/04/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm

05/11/09

05/09/09

05/07/09

05/05/09

05/03/09

05/01/09

05/11/08

nitraatconcentratie (kg NO3-N/ha)

NO3-N 0-30 cm bemesting

Figuur B.13. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Staden gedurende de proefperiode

bemesting

Figuur B.14. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Tisselt gedurende de proefperiode

bemesting

Figuur B.15. Nitraatconcentratie in het bodemprofiel (0-90 cm) voor het proefveld in Torhout gedurende de proefperiode

Overizcht metingen pilootpercelen Tabel B.3. Overzicht van alle opgevolgde teelten met nitraatanalyse, opbrengst en gegeven bemesting

2009

2008

Locatie

Teelten

Bemestingsnorm (Werkzame N)

Gegeven bemesting (Werkzame N)

nitraatanalyse (kg NO3-N/ha) voorjaar

oktober

november

Opbrengst (ton/ha)

Aalter

wintertarwe - groenbedekker

195

257.07

72

32

21

9.5

Beveren

prei

225

241.2

75

86

142

53

Handzame

bloemkool - bloemkool

350

436.2

226

79

186

45 + 30

Kruishoutem

prei

250

227.4

131

136

119

54

Nevele

prei

250

209

32

161

61

Putte

prei - andijvie

270

282

137

210

120

24 + 64

Puurs

bloemkool - bloemkool

315

271

81

196

251

/

Sint-Amands

spinazie - prei

300

320

27

82

33

/

Sint-katelijne-waver

bloemkool - radicchio

270

301

218

160

143

/

Sint-Martens-Latem

alt sla (3x)

250

360.5

88

161

115

58 + 33 + 34

Aalter

ajuin

150

37.5

51

123

118

58.5

Beveren

prei - groenbedekker

225

226.2

56

328

53

Handzame

prei

250

135

158

113

160

77

Heule

prei

250

130

88

134

132

29

Kruishoutem

spruitkool

250

219.6

58

19

60

26

Nevele

prei

250

268.1

128

141

142

40

Poelkapelle

spinazie - prei

300

263

268

300

261

33 + 77

Putte

wortel

115

126

264

209

248

57

Puurs

bloemkool - bloemkool

315

370

92

Sint-Amands

bloemkool -prei

350

199

Sint-katelijne-waver

bloemkool - venkel

270

367

Sint-Martens-Latem

alt sla (3x)

250

252

42

/ 87

/

224

265

/

59

133

35 + 29 + 13

2010 2011

Staden

spinazie - boon - groenbedekker

225

211

74

231

/

Tisselt

alt sla - kolen

270

222

128

124

/

Torhout

aardappelen - groenbedekker

210

369

25

13

/

Aalter

bloemkool - bloemkool

350

359.52

47

106

27 + 26

Beveren

aardappelen

190

288.2

140

268

25

Handzame

aardappelen - groenbedekker

210

334.2

100

34

Heule

maïs

150

270.6

72

189

69

62

Kruishoutem

aardappelen

210

253.4

50

169

114

62

Poelkapelle

maïs

150

183

80

134

120

64

Putte

andijvie

160

130

62

82

Puurs

bloemkool - bloemkool

315

240

44

Sint-Amands

bloemkool - prei

350

205

Sint-katelijne-waver

bloemkool - radicchio

270

230

Sint-Martens-Latem

alt sla (2x)

250

Staden

aardappelen

Tisselt

alt sla

Torhout

119

85

82

231

/

122

51

/

153

118

98

/

182

53

240

197

48 + 36

210

184

44

133

45

/

85

285

75

bloemkool - bloemkool

350

348

46

25

Aalter

maïs

150

25.5

62

145

198

55

Handzame

bloemkool - bloemkool

350

322.2

239

224

33 + 21

Heule

aardappelen - groenbedekker

210

337

49

Poelkapelle

aardappelen

210

160

34

149

32

Putte

prei

225

200

72

130

25

Puurs

bloemkool - bloemkool

315

/

73

314

/

Sint-Amands

prei

250

60

89

46

54

Sint-katelijne-waver

bloemkool - venkel

270

200

199

Sint-Martens-Latem

alt sla (2x)

250

195

72

285

Staden Torhout

prei prei

250 250

158 282.4

25 73

92 253

43

338

31 + 47

55

38

/ 226

55 + 51

211

/ 74