‘Optimale verdeling van mest op alle percelen’

Ad van Velde (r) en Fedde Sijbrandij

NPPL-deelnemer Ad van Velde wil mest zo goed mogelijk verdelen op zijn percelen. 2019 leverde al veel inzicht op, in 2020 bouwt hij hierop voort.

Melkveehouder Ad van Velde in Kantens (Gr.) wil niet alleen nauwkeuriger bemesten op zijn gras- en maisland. Maar ook op graspercelen, die pootaardappelen als voorvrucht hebben, geteeld in samenwerking met akkerbouwbedrijf van familie Vermue.

Optimaliseren ruwvoeropbrengst

Het draait om de juiste hoeveelheid mest op de juiste plek om de ruwvoeropbrengst en -kwaliteit te optimaliseren. Vorig jaar werd in het NPPL-project duidelijk dat hij bij gras in rotatie met teelt van akkerbouwgewassen, ook moet bijsturen in de bemesting op nieuw grasland. “Want zowel de droge stofopbrengst als eiwitgehalte van een graslandperceel, waar voorheen pootgoed is geteeld, zijn circa 20% lager dan op een perceel met grasland sinds 2013”, vertelt Van Velde (zie tabel Opbrengst en eiwitgehalte grasland).


De drijfmest- en kunstmestgift op beide percelen was gelijk. De eerste vijf sneden zijn geoogst met de hakselaar en opbrengst en eiwitgehalte zijn gemeten met een NIR-sensor.
Het grote verschil tussen de twee percelen (GL en AB) is de voorvrucht. Uit de bodemanalyses blijkt het voormalige akkerbouwperceel (AB) een veel lagere N-bodemvoorraad en stikstofleverend vermogen te hebben dan het blijvend grasland (GL). Ook het organische stofgehalte is aanzienlijk lager (zie tabel Bodemanalyses).

Het voormalige akkerbouwperceel heeft een veel lagere N-bodemvoorraad en stikstofleverend vermogen. Ook het organische stofgehalte is aanzienlijk lager dan het vijfjarige grasland.

“De extra stikstof die is onttrokken door onder andere het pootgoed, moet je in een vervolgteelt met grasinzaai corrigeren om verlies aan grasopbrengst en eiwit te beperken op deze percelen”, zegt Fedde Sijbrandij, onderzoeker precisielandbouw bij Wageningen University & Research, die Van Velde begeleidt in het NPPL-project.

Variabel bemesten 2019

In het vroege voorjaar 2019 is drijfmest uitgereden op zowel gras- als maisland met een NIR-sensor van John Deere op de bemester. Deze sensor meet tijdens bemesten onder andere de stikstof- en fosfaatgehalten in drijfmest. Op basis van gehalten aan nutriënten in drijfmest is de kunstmestgift voor de derde snede plaatsspecifiek gedoseerd. Per vak van 12×12 meter is de gemiddelde stikstoftoediening berekend.
Voorafgaand aan de eerste en tweede snede is een vlakke kunstmestgift gegeven, respectievelijk 280 en 150 kg kunstmest per hectare, wat neerkomt op 75,6 en 40,5 kg stikstof per hectare. De derde snede is bemest met 150 kg kunstmest of 40,5 kg stikstof per hectare.

Op een deel van perceel GL is vlak bemest met stikstof, waarbij rekening is gehouden met nalevering van stikstof uit de eerste twee drijfmestgiften. Plekken waar meer stikstof uit drijfmest beschikbaar was, kregen wat minder kunstmest en plekken waar minder stikstof uit drijfmest beschikbaar was, werd meer kunstmest gestrooid.
Op ander deel van perceel GL is voor de derde snede variabel kunstmest gestrooid naar stikstofefficiëntie op basis van geoogste opbrengsten en ruw eiwitgehalten. “De meest efficiënte delen kregen 200 kg per hectare, de minst efficiënte stukken 100 kg per hectare. Vorig jaar hebben we geen significante verschillen gezien in resultaten met precisiebemesting van de derde snede in vergelijking met een vlakke stikstofgift”, zegt Sijbrandij. “We waren hiermee te laat in het seizoen, de N-gift was waarschijnlijk te laag en het was te droog, waardoor de stikstof minder beschikbaar kwam en het weinig effect had.” Op de vierde en vijfde snede is een vlakke kunstmestgift gegeven van 125 kg kunstmest per hectare.

Vorig seizoen is tijdens het gras hakselen de droge stofopbrengst en het ruw eiwitgehalte van het gras gemeten met een NIR-sensor op de hakselaar. Deze zijn vergeleken met de kuilanalyses van de eerste en tweede snede. De hoeveelheid droge stof en percentage ruw eiwit komen redelijk overeen. De NIR-data zijn voor droge stofopbrengst en eiwitgehalte gecorrigeerd voor conserveringsverliezen in de kuil om deze met de data van Eurofins te kunnen vergelijken.

Vervolg in 2020

Dit jaar willen Van Velde en Sijbrandij vier demovelden grasland aanleggen en deze bemesten op basis van bodemscans en de opbrengsten in 2019. “Een deel gaan we vlak bemesten, een ander deel variabel, waarbij kunstmest is verdeeld naar stikstofefficiëntie. Ofwel op plekken met veel opbrengst bemesten we meer en op delen met een slechte opbrengst of met een lage efficiëntie, zoals de kopakkers, bemesten we minder. Als we dat direct vanaf de eerste snede kunnen doen, verwachten wij daar meer effect van dan in 2019”, zegt Van Velde.

Compleet beeld

Voor een goede vergelijking van opbrengsten tussen percelen wordt dit jaar de bemesting van alle percelen meegenomen voor een completer beeld op bedrijfsniveau. Ook gaat het Groningse bedrijf de PerceelVerdeler toepassen voor een efficiënte bemesting op het gehele bedrijf. “De PerceelVerdeler is een handige tool om de bemestingsstrategie te optimaliseren. Het helpt in het goed verdelen van N, P2O5 en K2O uit de beschikbare organische mest en kunstmest over alle gras- en maispercelen”, legt Sijbrandij uit. De PerceelVerdeler houdt bij de adviesgiften voor N en P2O5 rekening met opbrengstcapaciteit, gewashistorie (wisselbouw, inclusief vanggewas), aanvoer uit andere bronnen dan mest, bijvoorbeeld N-binding door klaver en de bodemvruchtbaarheid voor N en P2O5.
Van Velde en Sijbrandij verwachten dat de terugwinning van mineralen in het gewas hoger is bij het op maat verdelen van mest over de percelen dan bij een gelijke verdeling van mest over de percelen. “We zijn benieuwd of we dat in 2020 terug zien aan de opbrengsten en voederwaarde van gras en mais.”

Met precisiebemesting wil Van Velde efficiënter bemesten en een goede graskuil met een hoog RE-gehalte oogsten. Ook op percelen met pootgoed als voorvrucht.

‘Dataverwerking is nog niet altijd eenvoudig’

Expert Fedde Sijbrandij blikt terug op het eerste NPPL-jaar bij veehouder Van Velde. ‘We hebben veel geleerd, maar er is ook nog veel te verbeteren.’

Van Velde en Sijbrandij zijn te spreken over de samenwerking met loonbedrijf Wieringa in Roodeschool en met John Deere-dealer Groenoord. Het uitrijden van drijfmest met een sleepslang op zowel gras- als maisland met een NIR-sensor op de mesttank heeft gewerkt.

Hetzelfde geldt voor de opbrengst- en voederwaardemetingen. “Op basis van gehalten aan nutriënten in de drijfmest hebben we de mestgift plaatsspecifiek kunnen doseren”, zegt Sijbrandij. Ook het precisiestrooien van kunstmest ging makkelijk. “De berekeningen zijn gemaakt in een grid van 12×12 meter en het resultaat hiervan is opgeslagen in shape formaat. Deze taakkaart konden we gemakkelijk uploaden naar het scherm in de trekker.”

Opbrengstkaart grasland
Een opbrengstkaart van grasperceel GL, waarbij duidelijk te zien is dat de randen en kopakkers (rood) het minst opbrengen.

Data downloaden vanaf de John Deere portal gaat goed, maar de verwerking van data is volgens Sijbrandij gecompliceerd. “Je krijgt bestanden met enorm veel punten per oogstmoment en bemestingsdata met aparte bestanden voor kuub, fosfaat, et cetera. Het is veel werk om dit om te zetten tot bestanden per groeiseizoen en naar data per 12×12 meter grid.”

De John Deere portal laat de data goed zien, maar je kunt niet met de data gaan rekenen. Ook het bepalen van een bemestingsstrategie binnen een perceel blijft lastig “Er zijn geen kant- en klare rekenregels beschikbaar. Dit is nieuw en is nog niet uitgekristalliseerd, het wordt verder onderzocht.”

In de toekomst is het mogelijk dat John Deere de portal gaat uitbreiden om er complexere berekeningen mee te kunnen maken. Dat is ook afhankelijk van de markt ofwel hoeveel boeren er gebruik van gaan maken.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Door op “Plaats reactie” te klikken ga ik akkoord met
de gebruikersvoorwaarden en de Privacy Policy.