Vergroten kennisoverdracht precisielandbouw in Groningen

Rondom drie Groningse NPPL-deelnemers zijn studiegroepen opgezet voor kennisverspreiding over precisielandbouw. Geïnteresseerde boeren kunnen zich hierbij aansluiten.

Met studiegroepen, demovelden, individuele begeleiding en proeven breiden boeren en begeleiders van Wageningen University & Research (WUR) de kennis over precisielandbouw in Groningen uit. Het Nationaal Programma Groningen (NPG) financiert de verdieping van kennis met het project Verankering NP(PL) Groningen.

Drie deelnemers

“We begeleiden al drie Groningse NPPL-deelnemers”, vertellen Fedde Sijbrandij en Johan Booij, WUR-onderzoekers precisielandbouw en betrokken als experts bij de Nationale Proeftuin Precisielandbouw (NPPL). Dat zijn Anselm Claassen, pootgoedteler in Vierhuizen, die met variabel poten inspeelt op variatie in grondslag en daarmee toewerkt naar een betere maatsortering van zijn pootgoed. Ad van Velde, melkveehouder in Kantens, past precisiebemesting van zijn grasland toe om zijn ruwvoerteelt te optimaliseren. De derde Groningse NPPL-deelnemer is Nanne Sterenborg, zetmeelteler in Onstwedde. Hij wil de productie van zetmeelaardappelen verbeteren met variabel poten, optimale bemesting en beregening.

Anselm Claassen is een van de drie Groningse deelnemers aan NPPL.

Studiegroepen

“Rondom deze drie boeren zijn studiegroepen opgericht om kennis over te dragen naar een grotere groep akkerbouwers en veehouders”, zegt Booij. “Via het POP3-project NPPL Olievlekwerking precisietoepassingen Groningen bieden we telers individueel begeleiding bij het gebruik van diverse precisielandbouw toepassingen.” In het kader van bovengenoemde projecten werd op 29 juni 2020 een studiebijeenkomst verdieping pootgoed gehouden. Dat gebeurde op het akkerbouwbedrijf van Martin, Martinus en Menko Duisterwinkel in ’t Zandt (Gr.). Tijdens de bijeenkomst werden ervaringen van enkele telers met precisielandbouw uitgewisseld. Daarnaast werd de stand van zaken van een proef met variabel poten van pootgoed, uitgevoerd door SPNA, toegelicht en gaf Booij uitleg over een groeimodel voor aardappelen (zie kader Groeimodel aardappelen).

SPNA-proef variabel poten

“We hebben vanuit WUR en NPPL ervaring met variëren van pootafstand in met name consumptieaardappelen”, vertelt Sijbrandij. “Het telen van pootgoed is echter een heel andere teelt met bijbehorende uitdagingen. Om dit goed te onderzoeken, is een gedegen proef nodig. Daarom zijn we dit voorjaar gestart met een onderzoek met variabel poten van pootgoed.” Dat vindt plaats op proefboerderij Kollumerwaard in Munnekezijl van Stichting Proefboerderijen Noordelijke Akkerbouw (SPNA).

De proef is opgezet met Spunta’s (35-50) met drie pootafstanden: 10, 15 en 20 centimeter in stroken in drievoud. Daarnaast zijn drie blokken aangelegd op basis van de zwaarte van de grond ofwel de variatie in lutumgehalte in de bodem (14%-24% lutum). “We doen drie tussentijdse proefrooiingen, te beginnen in de eerste week van juli, om de knolzetting te volgen en tellen het aantal planten en stengels per plant. Daarnaast zijn bodemmonsters genomen voor een nutriëntenanalyse en zijn bodemvochtsensoren van SensoTerra en GeoBas geplaatst om de beschikbaarheid van vocht gedurende het seizoen te meten. De Geobas-sensoren meten ook de bodemtemperatuur, relatieve luchtvochtigheid en zuigspanning. “Bij de eindrooiing kijken we naast opbrengst en aantal knollen naar de maatsortering”, vertelt Lotte van Dueren den Hollander, WUR-student die de proef begeleidt als afstudeerproject. Martinus Duisterwinkel adviseert ook om te kijken hoeveel knollen er afsterven door de droogte.  

Tijdens de oogst wordt gekeken naar opbrengst, aantal knollen en maatsortering.

Demovelden bij zes telers

Naast Anselm Claassen, doen nog vijf andere Groningse pootgoedtelers ervaring op met variabel poten van pootaardappelen. Per teler is één demoveld met één ras met verschillende pootafstanden aangelegd. “Bij Claassen konden we in 2019, een bijzonder jaar met droge periodes, nog geen meerwaarde van variabel poten in de demo aantonen. We zagen wel perspectief van nauwer of ruimer poten afhankelijk van bodemvariatie”, zegt Booij. Dat blijkt ook uit de reacties van telers die dit seizoen een demoveld hebben. “Op zware grond is er dit jaar minder goede aansluiting van de grond in de ruggen en zien we dat de planten kleiner en gedrongen zijn en waarschijnlijk minder knollen krijgen. Minder knollen zullen in theorie uitgroeien tot relatief grotere knollen, dat wil je juist voorkomen. Door nauwer te poten, hoop je meer knollen te produceren die in de kleinere, duurdere pootgoedmaten blijven”, vertelt Booij. De satellietbeelden van dit seizoen laten zien dat er op zware grond minder bladmassa staat. Door daar nauwer te poten, verwachten de telers en WUR-begeleiders dat dit wel het aantal gewenste stengels oplevert met een betere maatsortering. Ofwel dat telers de meerwaarde van variabel poten ervaren. “Het project Verankering NP(PL) Groningen loopt na dit seizoen nog twee seizoenen, waarin we een vergelijkbare opzet hanteren. Daarmee hebben we proefdata van drie jaar met een grotere betrouwbaarheid”, zegt Sijbrandij.

De telers zien op hun demovelden ook dat het pootgoed op de zwaardere grond met een hoog lutumgehalte (hoog potentie) later opkomt dan op de lichtere gronden met een laag lutumgehalte (laag potentie). “Op de zware grond kon ik dit jaar mijn grond moeilijk goed fijn te krijgen en dan houdt het minder vocht vast”, zegt Anselm Claassen. “Op lichtere grond waar ik 3 tot 4 dagen eerder had gepoot en waar nog wat vocht was, is het pootgoed sneller opgekomen. In het algemeen zie ik door de droogte nog weinig verschil in de gewasstand tussen standaard en variabel poten. Ik zie nu zelfs wortels op de stengels ontstaan, zodat de plant toch nog vocht op kan nemen. Dat heb ik nog nooit eerder gezien.”

Peter Werkman, akkerbouwer in Mensingeweer, ziet dat zijn bieten het op percelen met een hoge potentie goed doen. Hij verwacht dat zijn pootgoed op deze gronden zich dit jaar minder goed ontwikkelen.

Hilko Bos, akkerbouwer in Oldehove, verwacht dit seizoen ook een lagere knolzetting op percelen, die in de bodempotentiekaart juist met een hoge potentie zijn aangegeven, en daarmee ook een lagere pootgoedopbrengst. Hans Schalk, akkerbouwer in Loppersum, ziet dat de droogte in het begin van het seizoen een negatief effect heeft op de knolzetting. “De vraag is hoe het gewas zich daarna verder ontwikkelt. Dat hangt sterk af van de hoeveel water we nog krijgen. Zware grond met een hoog lutumgehalte houdt langer vocht vast, waardoor het pootgoed onder droge omstandigheden langer kan doorgroeien. Maar de vraag is of het groeiseizoen daarvoor nog lang genoeg is”, vraagt Schalk zich hardop af.

Beoordeling van de knolzetting.

Andere ervaringen precisielandbouw

Akkerbouwer Peter Werkman wilde dit jaar ook gerichter spuiten in de aardappelrij tegen luizen, maar dat lukte niet want de software was nog niet klaar “Het doel van deze techniek is om alleen insecticide boven de aardappelrij te spuiten door het afsluiten van tweederde van de doppen. Daarmee spuit je alleen middel op de aardappelplant waar het nodig is”, vertelt Werkman.

Bos vindt dat hij met zijn opbrengstkaarten van zowel de aardappelrooier als de combine van de afgelopen 3 tot 5 jaar ook goed kan werken. “Ook graanopbrengsten zeggen veel over de plaatsspecifieke potentie van mijn grond. Een bodempotentiekaart is niet specifiek gemaakt voor een gewas, maar je stuurt er wel op. Neem daarom eveneens de opbrengstkaarten mee voor een beter beeld, want de voorspelling van de plaatsspecifieke opbrengst van de grond hangt blijkbaar ook af van het te telen gewas”, zegt Bos. Hij wil ervaring opdoen met plaatsspecifiek geitenmest aanwenden (+/-20%) op basis van opbrengstkaarten van graan. “Ik wil schrale plekken extra bijmesten om een zo egaal mogelijke pootgoedopbrengst te realiseren. Ook een optimale bemesting van een groenbemester voorafgaand aan de aardappelteelt levert een egaler groenbemestergewas op en draagt bij aan extra organische stof in de bodem, ook op schrale plekken.”

Maatschap Duisterwinkel werkt ook al langer met variabel strooien van granulaat in zaaiuien en sjalotten en NTS in tarwe. “Dat werkt goed, we kunnen hiermee granulaat en meststoffen efficiënter inzetten zonder toe te geven op opbrengst.” Schalk ervaart problemen met variabel bodemherbiciden toepassen in uien. “We doen dat al drie jaar, maar we merken dat het hoge eisen stelt aan de spuitmachine. Een optimale toepassing is alleen mogelijk als de drukregulatie van de spuit snel reageert. Wij merken dat de spuit niet snel genoeg reageert, waardoor er een verschil in gewenste en werkelijk afgite van middel ontstaat. Misschien is dat op te lossen door een koppeling tussen de snelheid van de trekker en het aansturen van de spuit.”

Groeimodel aardappelen

Wageningen University & Research werkt aan een groeimodel voor aardappelen. Het doel ervan is om een opbrengstvoorspelling te geven per vroegrijpheidsklasse op basis van diverse variabelen die hier invloed op hebben. “We bouwen ook waarschuwingen in bij een dreigend water- of stikstoftekort van het gewas”, vertelt Booij. “Daarmee kan de teler op tijd bijsturen met bemesting of beregening. Een andere vraag uit de praktijk is om een bedrijfsoverzicht met prioritering van percelen weer te geven ofwel welk perceel heeft als eerste aandacht nodig.”

Voor het groeimodel is het platform Farmmaps in ontwikkeling, dat een opvolger wordt van Akkerweb. De applicaties of widgets op Farmmaps zijn nog in ontwikkeling. Het model achter de widget yield-monitor is het Tipstar-groeimodel. Dit model voorspelt de groei van boven- en ondergrondse plantbiomassa in de tijd. Het model neemt hierbij eventuele limieten aan stikstof of water mee in de groeivoorspelling. “Momenteel testen we het groeimodel met een aantal groepen telers, waaronder de groep van zes telers rondom Claassen in Vierhuizen en een groep van negen telers rondom Nanne Sterenborg in Onstwedde”, vertelt Booij. “Farmmaps brengt allerlei open databronnen bij elkaar als input voor het groeimodel. Denk aan de bodemkaart van Nederland, perceelsgrenzen, teeltregistratie, et cetera. Met dergelijke modellen kunnen we perceelspecifieke voorspellingen doen.”

Tipstar is een model die ‘stikstofstress’ en ‘vochtstress’ meeneemt in de groeivoorspelling. Het bodemvochtbalansmodel binnen Tipstar is nog redelijk simplistisch. “Daarom werken we aan koppeling met een complexer en betrouwbaarder bodemvochtbalansmodel, zoals WatBalSig. Daarnaast is uiteraard het weer de grote factor die groei beïnvloed. Om die goed mee te nemen, maken we gebruik van IBM Weather. Tipstar is een complex model. Voor een nauwkeurige opbrengstvoorspelling is het belangrijk om basisdata van goede kwaliteit in te voeren. “Om de invoer van data voor telers te vereenvoudigen, hebben we koppelingen met open databronnen gerealiseerd. Omdat deze databronnen niet altijd even nauwkeurig zijn, neemt de nauwkeurigheid toe als telers zelf eigen data toevoegen. Zoals eenvoudige informatie als de opkomstdata van aardappels of de maximale bewortelingsdiepte van het perceel. We onderzoeken ook mogelijkheden om andere data zoals die van gekalibreerde bodemscans, drones, vochtsensoren en eigen waarnemingen toe te voegen. Farmmaps is zo ontworpen dat dit mogelijk is.”

Om het groeimodel geschikt te maken voor de grote diversiteit van rassen, groeiomstandigheden en grondsoorten, zijn veel goede basisdata nodig, die nu nog beperkt beschikbaar zijn. “In samenwerking met telers kunnen we goede stappen voorwaarts zetten in het breed toepasbaar maken van het groeimodel. Telers krijgen hiermee inzicht in de groei van aardappelen en mogelijkheden om gericht bij te sturen. En dat verbetert de opbrengst en het rendement van aardappeltelers.”

1 Comment

  • Eisse Luitjens zegt op 10-07-2020 - 07:47 :

    Een mooie ontwikkeling met de extra projecten in Groningen in de aardappelteelt. Interessante verhalen in deze nieuwsbrief. Succes verder.

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.

Dashboard