Forschungsinfrastrukturen auf verschiedenen Skalenebenen nutzen und verbinden – am Beispiel von Daten zur Phosphordüngung im Ackerbau Norddeutschlands

Abstract

Forschung benötigt Infrastrukturen, um Ergebnisse und Erkenntnisse zu generieren. Während Begriffe wie „on-farm research“, Reallabore oder Landschaftsexperimente über die EU-Forschungsförderung aktuell Einzug in nationale Programme gefunden haben, sind Forschungsinfrastrukturen in der Agrarforschung keineswegs neu. Forschung hat sich stets auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen bewegt und dabei unterschiedliche Datengrundlagen genutzt.

Am Beispiel der Phosphordüngung (P) im norddeutschen Ackerbau werden bestehende Forschungsinfrastrukturen – regionale Betriebsnetzwerke, Beispielbetrieb und Langzeitversuch – genutzt und Ergebnisse vergleichend eingeordnet. Hierzu wurden die Indikatoren Frequenz (wie häufig wurde gedüngt?) und Menge der P-Zufuhr (wenn gedüngt wurde, wie viel wurde gedüngt?) definiert. Die Indikatoren weisen die P-Zufuhr in den Betriebsnetzwerken mit regionalen Schwankungen, jedoch insgesamt als moderat bis hoch aus. Zu einem hohen P-Düngungsniveau führte die vorausschauende Planung der P-Düngung nach Guter Fachlicher Praxis im Beispielbetrieb. Im Langzeitversuch, der belastbare Ertragsdaten für langjährige Düngungsvarianten liefert, wurde nur eine Variante mit mineralischer und organischer P-Zufuhr ähnlich hoch gedüngt. Eine Variante mit geringerer organischer Düngung sicherte bereits stabile Erträge und ausgeglichene Bodenvorräte. Die Verwendung gleicher Indikatoren ermöglicht skalenübergreifende Schlussfolgerungen aus den unterschiedlichen Daten.

Die Zusammenführung unterschiedlich skalierter Forschungsinfrastrukturen mithilfe nachvollziehbarer Indikatoren ermöglicht einen Überblick über vorhandene Daten, vermeidet Redundanzen in der Forschung und trägt zu konsistenten, praxisrelevanten Entscheidungsgrundlagen in Politik, Beratung und Management bei.