Der Anbau von Dattelpalmen ist weit verbreitet und hängt ausschließlich von einer hochfrequenten Bewässerung ab. Im Rahmen des gemeinsamen deutsch-israelischen Forschungsprojekts „PALM-IRRI“ wurde die Toolbox für die Bewässerungsplanung von Dattelpalmen um die elektrische Widerstandstomographie zur Installation von Saftflusssensoren und zur Überwachung des Stammwassergehalts sowie um Strategien für eine modellbasierte Bewässerungsplanung erweitert. (Förderkennzeichen: 02WIL1524)
Im Projekt „PALM-IRRI“ wurden zwei modellbasierte Ansätze für die Bewässerungsplanung konzipiert. Der erste Ansatz stützt sich auf eine kalibrierte Implementierung von "CoupModel". Eine Reihe von Modellläufen mit einer Randbedingung, die jedes Mal eine Bewässerung auslöst, wenn die Wassermenge in der Wurzelzone unter einen bestimmten Schwellenwert sinkt, liefert eine simulierte Beziehung zwischen der gewonnenen Kohlenstoffmenge bei einer Wettervorhersage und verschiedenen Bewässerungsmengen, die ein Maximum ergibt, welches für die Bewässerungsplanung verwendet werden kann.
Zusätzlich wurde ein alternativer Planungsansatz entwickelt, der künstliche neuronale Netze verwendet, die auf einer Reihe von Simulationen mit einem vereinfachten Boden-Pflanze-Atmosphäre-Modell trainiert wurden. Eine einfache grafische Benutzeroberfläche, umgesetzt mit Microsoft Excel, ermöglicht die Vorhersage des Schwellenwerts der Druckhöhe für die Bewässerungsplanung auf Basis von Wettervorhersagen, der Qualität des Bewässerungswassers und der Auslegung des Bewässerungssystems. Dieser vereinfachte Ansatz muss an die Bodenbedingungen des jeweiligen Standorts angepasst werden.
Zur Unterstützung der Modellparametrisierung und, was noch wichtiger ist, zur Überprüfung der Angemessenheit der modellgestützten Bewässerungsplanung, werden geeignete Messinstrumente benötigt. Im Projekt PALM-IRRI wurden hierfür sowohl Saftflusssensoren als auch die elektrische Widerstandstomographie (ERT) in Betracht gezogen. Die letztgenannte Methode wurde zum ersten Mal auf Dattelpalmen angewandt und erwies sich als nützlich, um die Installation von Saftflusssensoren im heterogenen Stamm der Dattelpalme zu optimieren. Feldversuche mit Bewässerungsentzug bestätigten, dass beide Sensortypen zur Erkennung von Wasserstress geeignet sind. Durch eine hochauflösende Überwachung der Verteilung des elektrischen Widerstands konnten außerdem tageszeitliche Schwankungen erfasst werden, die höchstwahrscheinlich mit Veränderungen des Wassergehalts im Stamm zusammenhängen.
Die erweiterte Toolbox mit einer Kombination aus modellgestützter Bewässerungsplanung und Echtzeitüberwachung könnte es Landwirten ermöglichen, den Ertrag zu halten oder zu steigern und gleichzeitig den Wasserverbrauch zu minimieren.
