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dc.contributor.advisor Isselstein, Johannes Prof. Dr. de
dc.contributor.author Schiermann, Thorsten de
dc.date.accessioned 2005-03-29T14:38:38Z de
dc.date.accessioned 2013-01-18T10:13:31Z de
dc.date.available 2013-01-30T23:51:18Z de
dc.date.issued 2005-03-29 de
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-AEB3-1 de
dc.description.abstract Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, die Bedeutung wichtiger produktionstechnischer und standortbezogener Faktoren sowie deren Wechselwirkungen für die Nitrataustragsgefahr im Maisanbau zu analysieren. Dies sollte durch die Zusammenführung und gemeinsame Verrechnung einer großen Anzahl von Feldversuchen sowie von Daten, die im Rahmen der Wasserschutzgebietsberatung erhoben wurden, erreicht werden.Dazu wurden drei Datenkategorien gebildet. Kategorie 1 (466 Flächen) repräsentiert Daten aus der Wasserschutzgebietsberatung, die neben Messdaten auch Schätzwerte beinhaltet. Datenkategorie 2 (414 Flächen) stellt ebenfalls Praxiserhebungen dar, deren Merkmalserfassung jedoch ausschließlich auf Messdaten basieren. In die Datenkategorie 3 (137 Flächen) fließen ausschließlich wiederholte Feldversuche ein. Mit zunehmender Datenpräzision ging eine Reduktion der auswertbaren Datensätze sowie der die Erhebungsumwelt beschreibenden Variablen einher. Die Aufteilung der Daten in Kategorien wurde vorgenommen, da von ungleichen Ergebnissen zwischen den Daten aus der Praxis und den Exaktversuchen auszugehen war. Literaturhinweise und der unterschiedliche Kontext der Erhebungen gaben Anlass zu diesem Vorgehen. Des Weiteren wurde erwartet, durch das je nach Datenbestand unterschiedliche Variableninventar die auftretenden Effekte bzw. Interaktionen besser eingrenzen zu können.Sowohl der Umfang der mit den ökologischen Zielgrößen im mutmaßlichen Zusammenhang stehenden Merkmale, als auch deren vielschichtige gegenseitige Beeinflussung erforderten es, mit multivariaten statistischen Verfahren zu arbeiten.In allen Datenkategorien konnten, ungeachtet ihrer Unterschiede hinsichtlich Erhebungsumfang und -schärfe, ähnliche Ergebnisse und Zusammenhänge extrahiert werden. Auswertungen von Erhebungsdaten vermögen offenbar zu einem ähnlichen Erkenntnisgewinn beizutragen wie Exaktversuche.Als ein wesentliches Ergebnis der Untersuchung stellt sich heraus, dass ein genereller, d.h. durch die Umweltmatrix nicht diskriminierter Einfluss der Düngermenge auf den Herbst Nmin-Gehalt nicht nachgewiesen werden kann. Vor dem Hintergrund der Vielzahl an einbezogenen Standort- und Umweltbedingungen kann die mineralische Düngung, anders als bei der Betrachtung einzelner Versuchsstandorte, keinen markanten Einfluss auf den vorgefundenen Nmin-Gehalt im Herbst ausüben. Demnach lässt der Nmin-Gehalt im Herbst keine eindeutigen Rückschlüsse auf die vorangegangene Stickstoffdüngung zu, weil in dieser Untersuchung die Standortmerkmale, und hierbei hauptsächlich die des Bodens, das Niveau der Herbst Nmin-Gehalte maßgeblich determinieren. Der Herbst Nmin-Gehalt lässt sich in dieser Untersuchung am besten durch den Gesamt-N Gehalt, den Kohlenstoffgehalt und den Frühjahrs Nmin-Gehalt des Bodens beschreiben. Die aufwendig erhobenen meteorologischen Daten vermochten nicht in der aus der Literatur erwarteten Stärke zur Erklärung der Herbst Nmin-Gehalte beitragen. Aufgrund der bekanntermaßen starken Sensitivität der C4-Pflanze Mais gegenüber Temperatureinflüssen wurde dieser Befund nicht erwartet, lässt sich jedoch teilweise mit der äußerst losen und statistisch nicht abzusichernden Beziehung zwischen dem N-Saldo und dem Herbst Nmin-Gehalt erklären. Somit reduziert sich der die Höhe des potentiell auswaschungsgefährdeten mineralischen Bodenstickstoffs maßgeblich bestimmende Umweltkomplex zumindest innerhalb der schwerpunktmäßig untersuchten Räume auf die Standortmerkmale.Die Effekte der düngeunabhängigen produktionstechnischen Maßnahmen auf die Reduzierung des Herbst Nmin-Gehaltes ließen sich nicht in gleicher Weise wie die Düngemaßnahmen auswerten, da eine ungleich geringere Anzahl an Datensätzen, zudem noch mit unterschiedlicher Verteilung in den einzelnen Datenkategorien, mit entsprechenden Angaben vorlagen. Dennoch ließen sich innerhalb einzelner Datenherkünfte Tendenzen aufzeigen, welche die positive Bedeutung einzelner Maßnahmen, beispielsweise des Zwischenfruchtbaus, anzeigen. Es erscheint durchaus lohnenswert, bei fortgesetzter gezielter Datensammlung diese Problematik mit einem erweiterten Datensatz weiter zu verfolgen. Ein Einfluss der Viehbesatzdichten auf die Herbst Nmin-Gehalte ist hier in keiner der untersuchten Daten nachzuweisen. de
dc.format.mimetype application/pdf de
dc.language.iso ger de
dc.rights.uri http://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.html de
dc.title Untersuchungen zur Variabilität und Kausalität des potentiellen Nitrataustrages beim Anbau von Zea mays in Deutschland. de
dc.type doctoralThesis de
dc.title.translated Investigation into the variability and causality of the potential for nitrate leaching in the cultivation of Zea mays in Germany. de
dc.contributor.referee Isselstein, Johannes Prof. Dr. de
dc.date.examination 2004-11-18 de
dc.subject.dnb 630 Landwirtschaft de
dc.subject.dnb Veterinärmedizin de
dc.description.abstracteng The objective of this work was to analyse and determine the impact of important management and soil and site-related factors and their interactions on the risk for nitrate leaching following the cultivation of maize. The idea was, to base this study on the analysis of a pool of data from a large number of field trials as well as from data collected by consultants for farmers in water protection areas.The data were divided into three categories: category 1 (466 fields) represents data from the consultancy in water protection areas, which includes measurements as well as estimates. Category 2 (414 fields) also contains data from farm surveys but all values are measured. Data from scientific field trials with replications belong to category 3 (137 fields). The more precise the data are, the smaller are the data sets, and the smaller is the number of variables that describe the environment from which data were taken.The reason for dividing the data into categories was that different results were expected from data from farm surveys and scientific experiments. This hypothesis was underpinned by a literature survey and the distinctly different context of the data collection by consultancies, surveys or scientific experiments. Furthermore, it was to be expected that by the different set of variables in each category the effects and interactions could be better isolated and become clearer.The amount and range of traits that are supposed to be in some context with the ecological criteria and also the complex mutual interference made it necessary to apply multivariate statistical procedures. Despite the differences in data coverage and accuracy between the categories, it was possible to extract similar results and relationships. It seems to be the case that the analysis of data from surveys add similarly to the understanding as do scientifically planned experiments.One of the main results of the research was that a general influence of the amount of N fertiliser on the amount of soil mineral nitrogen (Nmin) in autumn could not be accounted for. Against the background of a multitude of site, soil and environment-related factors, the mineral N fertiliser showed no marked effect on the actual Nmin content in autumn, which is different from the results of an individual experimental site. According to this, the Nmin in autumn does not allow to accurately estimate the previous N fertilisation. This is so as site-related factors and especially the soil conditions significantly determine the level of Nmin in autumn. The level of Nmin in autumn could best be explained by the total soil N, the C content and the Nmin in spring.Contrary to expectations, the extensive survey of meteorological data did not contribute to the elucidation of the autumn Nmin although maize as a C4 plant is expected to be influenced by differences in temperature. This missing effect can, at least partly, be explained by the fact that the relationship between the N balance and autumn Nmin was found to be very weak. Therefore, it is the more site-related factors that contribute to the differences in the amount of mineral N prone to leaching, at least for the areas and soils covered in this investigation.The effects of the more technical factors on the reduction of the autumn Nmin could not be an analysed in the same way as the effect of fertilisation due to insufficient data. There were, nevertheless, within data categories, tendencies towards positive effects of certain measures like, for instance, the cultivation of cover crops. It seems to be promising to pursue the presented investigations further with a continuing and systematic data collection that would lead to an even more extended data set.The livestock density had no significant effect on the Nmin in autumn in any of the categories. de
dc.contributor.coReferee Weghe, Herman van den Prof. Dr. de
dc.contributor.thirdReferee Lücke, Wolfgang Prof. Dr. de
dc.subject.topic Agricultural Sciences de
dc.subject.ger Nitratauswaschung de
dc.subject.ger Mais de
dc.subject.ger Nmin de
dc.subject.eng nitrate leaching de
dc.subject.eng maize de
dc.subject.eng corn de
dc.subject.eng Nmin de
dc.subject.bk 48.00 de
dc.subject.bk 48.50 de
dc.subject.bk 48.52 de
dc.identifier.urn urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-117-6 de
dc.identifier.purl webdoc-117 de
dc.affiliation.institute Fakultät für Agrarwissenschaften de
dc.subject.gokfull YA de
dc.subject.gokfull YE de
dc.identifier.ppn 48723510X de

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