Ertragsverluste durch wichtige Pilzkrankheiten in Winterweizen im Zeitraum 2003 bis 2008 – Versuchsergebnisse aus 12 deutschen Bundesländern^*

Yield losses in winter wheat caused by important fungal diseases in 2003 to 2008 – results of trials of 12 German Federal Lands

2 Material und Methoden

Die Anzahl der von den Bundesländern bereitgestellten Versuche sowie die Häufigkeit des Auftretens der Krankheiten in den Versuchen sind in Tab. 1 dokumentiert. Für die Bezeichnung der Krankheiten wurde in den Tabellen und Abbildungen aus Gründen der Übersichtlichkeit der EPPO-Code verwendet; die Krankheiten an der Ähre sind mit „_RA“ gekennzeichnet.

Die geografische Lage der Versuche ist in Abb. 1 dargestellt. 96 Standorte werden durch jeweils einen Versuch, 39 Standorte durch jeweils zwei Versuche repräsentiert. Für eine bessere Übersicht wurden die im Bereich von drei bis 24 liegenden Versuche an den jeweiligen Standorten in Gruppen zusammengefasst. Von neun Standorten (Abb. 1 ab Zahl 13) wurden insgesamt 204 Versuche einbezogen, Bernburg/Strenzfeld (Sachsen-Anhalt, 41) und Birkenmoor (Schleswig-Holstein, 29) werden durch die größte Anzahl Versuche repräsentiert. Für die regionale Zuordnung, die für die Interpretation der Befalls- und Ertragsdaten wichtig ist, wurden die von Rossberg et al., 2007 gebildeten Boden-Klima-Räume (BKR) zugrunde gelegt (Tab. 2). Aus Tab. 2 geht auch hervor, dass für 13 BKR zwischen 10 und 20, für 10 BKR mehr als 20 Ver­suche zur Verfügung standen, so dass davon auszugehen war, dass regionale Verzerrungen nicht bestehen.

Abb. 1. Standorte der Versuche der Bundesländer (Hintergrund: Boden-Klima-Räume nach Rossberg et al., 2007).

Aus den Versuchsberichten wurden Grunddaten zum Versuch (Jahr, Ort, Sorte), der Befall mit den vorhandenen Krankheiten, der Ertrag in dt ha^–1 sowie, wenn angegeben, der Anteil grüner Blattfläche (bei der Endbonitur) und das Tausendkorngewicht übernommen. Diese Werte und die allgemeinen Daten wurden in MS Excel zusammengestellt (Beispiel in Abb. 2) und in eine Oracle-Daten­bank übertragen. Alle in mindestens einem Versuch vorhandenen Fuß-, Blatt- und Ährenkrankheiten sind – in dieser Reihenfolge – in der Datenbank enthalten.

Abb. 2. Beispiel für die Datenerfassung.

Bei den Blattkrankheiten wurde von mehreren vorhandenen der letztmögliche, für die Befallseinschätzung als repräsentativ anzusehende Boniturtermin erfasst. In der Mehrzahl der Versuche lag dieser in der letzten Juni-/ersten Julidekade. In den Bundesländern mit einer kürzeren Vegetationszeit, überwiegend im Osten Deutschlands, erfolgte die „Endbonitur“ auch bereits in der zweiten Junidekade. Die Pflanzenentwicklung erreichte in diesem Zeitraum BBCH 69 bis 85. In nur wenigen Ausnahmefällen musste auf die Befallseinschätzung bereits vor der Blüte, in BBCH 59, zurückgegangen werden.

Die Befalls- und Ertragsdaten sind Mittelwerte aus in der Regel vier Wiederholungen je Variante.

Die auf den oberen Blättern – Fahnenblatt (F) bis F-2 – ermittelte Befallsstärke wurde übernommen; Versuche, bei denen nur Werte für das F-3 oder darunter liegende Blattetagen vorhanden waren, wurden nicht berücksichtigt. Die Kenntnis der Befallsstärke, die den prozentualen Anteil der erkrankten Blattfläche bzw. des befallenen Pflanzengewebes dokumentiert, ist für die Einschätzung der Wirkung von Bekämpfungsmaßnahmen, insbesondere gegen Blattkrankheiten, essentiell. Versuche, in denen nur die Befallshäufigkeit, d.h. der Anteil erkrankter Pflanzen in der Stichprobe, ermittelt wurde, konnten nicht einbezogen werden.

Grundsätzliche Vorgehensweise war es, die Blattetage F-1 zu erfassen. Die Befallsstärke auf dieser Blattetage erwies sich in langjährigen Untersuchungen in der Mehrzahl der Versuche bei der „Endbonitur“ als am repräsentativsten für Aussagen zur Bewertung des Auftretens der Blattkrankheiten (Jahn et al., 2010). In mehr als 50% der Versuche konnte die Befallsstärke auf dem F-1 erfasst, in ca. 12% musste das Fahnenblatt einbezogen werden. In weiteren insgesamt nahezu 30% der Versuche waren Mittelwerte für die oberen zwei oder drei Blätter oder die „ganze Pflanze“, die bei der fortgeschrittenen Pflanzenentwicklung mit hoher Wahrscheinlichkeit den oberen zwei oder drei Blättern entsprach, angegeben. Etwa 5% der Versuchsprotokolle enthielten keine Angaben zu berücksichtigten Blattetagen.

Eine Krankheit wurde nicht berücksichtigt, wenn die Befallsstärke bereits in der Kontrolle geringer war als 0,3%. Dieser Grenzwert wurde in Anlehnung an Moll et al. (2010) angewendet.

In die Bewertung der Fußkrankheiten wurden die Versuche einbezogen, bei denen der Befallswert („Bockmann-Wert“) angegeben war oder auf der Grundlage der vorhandenen Befallsklassen-Werte berechnet werden konnte. Der Befallswert nach Bockmann (Anonym, 1986) ist ein Maß, das sowohl den Anteil befallener Halme als auch die Befallsstärke ausdrückt.

Für die Ährenkrankheiten Echter Mehltau und Stagonospora-Spelzenbräune wurde ebenfalls die Befalls­stärke in Prozent, d.h. befallene Ährenfläche bezogen auf die Gesamtfläche der bonitierten Ähren, erfasst. Bei Ährenfusariosen dagegen wurde die Befallshäufigkeit, d.h. der Prozentsatz befallener Ähren, als der geeignetere Wert für die Befallseinschätzung verwendet. In der Regel wurde bei dieser Krankheit der Prozentsatz der befallenen Ährenfläche nur der befallenen Ähren ermittelt, so dass die Verwendung dieser Befallsstärke in einigen Versuchen einen unverhältnismäßig hohen Wert für das Auftreten der Krankheit bedeutet hätte (Beispiel: 4,9% Befallshäufigkeit, aber 41% befallene Ährenfläche).

In der folgenden Beschreibung des Krankheitsauftretens wird vereinfachend der Begriff „Befall“ verwendet.

Abb. 3. Befall mit Krankheiten im Mittel der Jahre 2003 bis 2008 (Box: Bereich der mittleren 50% der Daten, begrenzt durch oberes und unteres Quartil; durchgehender Strich in der Box: Median; +: Mittelwert).

Im abgebildeten Beispiel (Abb. 4) lag der höchste Ertrag bei 56,7 dt ha^–1 in Variante 6. Für alle Varianten bzw. Prüfglieder (Zeilen 1–5 und 7–15) wurde die Differenz zu 56,7 berechnet und als Ertragsdifferenz gespeichert.

Abb. 4. Ertragsdifferenz-Bildung (Versuch mit 15 Varianten).

Eine Darstellung der auf die einzelnen Krankheiten bezo­genen Ertragsdifferenzen in Form von Boxplots konnte nicht erfolgen, da die Verluste in der Mehrheit der Versuche nicht durch nur eine Krankheit allein verursacht wurden (siehe Abb. 2); folglich kann eine solche Darstellung die realen Verhältnisse nicht widerspiegeln.

Die so gebildeten Ertragsdifferenzen sind im Histogramm (Abb. 5a) dargestellt. Die Häufigkeitsdichte macht deutlich, dass ebenfalls keine symmetrische Verteilung der Werte vorliegt. Mehr als 25% der ermittelten Differenzen liegen im Bereich von 2 dt ha^–1, etwa 5% bei 10 dt ha^–1. Die Ertragsdifferenzen in den Klassen ≥ 20 dt ha^–1 liegen unter 1%. Um diese schiefe in eine symmetrische Verteilung zu wandeln, wurde auch für die Ertragsdifferenz der dekadische Logarithmus für das zu erstellende Modell verwendet (Abb. 5b).

Abb. 5. Ertragsdifferenz im Mittel der Jahre 2003 bis 2008: a) real, b) logarithmiert.

Bei dem Modellwahlverfahren der SAS-Prozedur REG werden alle möglichen Kombinationen der Krankheiten miteinander verglichen. Das bedeutet, es werden alle Modelle mit nur einer Krankheit, alle Kombinationen mit zwei Krankheiten usw. bis zum gesättigten Modell – mit allen Krankheiten – berechnet. Mit dem Bestimmtheitsmaß r² als Maßstab würde immer das gesättigte Modell (alle Krankheiten enthaltend) als das Beste bewertet werden. Das AIC-Kriterium (AIC = Akaike information criterion; Akaike, 1973) dagegen berücksichtigt die Anzahl der geschätzten Parameter, d.h. die Anzahl der im Modell enthaltenen Krankheiten, und ist daher für die Auswahl des Modells heranzuziehen. Die Krankheiten, die keinen wesentlichen Beitrag zur Verbesserung der Güte des Regressionsmodells liefern, werden aus dem Modell entfernt.

Die mittels SAS^® 9.2 durchgeführte multiple quasilineare Regression (Abb. 6) führte nach dem Modellwahlverfahren auf der Basis des AIC-Kriteriums zum Ausschluss weiterer Krankheiten (RHIZCE, GAEUGT, FUSASP, PUCCSI, LEPTNO_RA, ERYSGT_RA) aus dem Modell und unter der Kenntnis, dass Ertragsverlust = – Ertragsdifferenz ist, zu folgender Gleichung:

Abb. 6. SAS-Output der multiplen quasilinearen Regression.

Log(1 + Ertragsverlust) [dt ha^–1] =

0,32  *  log(1 + PSDCHE) +

0,52  *  log(1 + SEPTTR) +

0,48  *  log(1 + SEPTSP) +

0,20  *  log(1 + LEPTNO) +

0,27  *  log(1 + PYRNTR) +

0,42  *  log(1 + PUCCRT) +

0,39  *  log(1 + ERYSGT) +

0,26  *  log(1 + FUSASP_RA)

Mit der unter 2.4 dargestellten Gleichung wurden im nächsten Schritt mit den realen Befallswerten der acht im Modell verbliebenen Krankheiten die minimalen, mittleren und maximalen Ertragsverluste berechnet (Tab. 4).

Zunächst ist festzustellen, dass keine der vorhandenen Krankheiten im Mittel der Versuche und Jahre einen hohen mittleren Befall (> 40%) verursachte. Der Befall war mittel bis schwach (Wertung des Befalls entsprechend Moll et al., 2009), so dass hohe mittlere Verluste nicht zu erwarten waren.

Die höchsten Ertragsverluste wurden erwartungsgemäß durch Septoria-Blattdürre verursacht. Mit Ausnahme von Sachsen war dies die in allen Bundesländern am häufigsten auftretende Krankheit (siehe Tab. 1). Hinzu kommt, dass der überwiegende Teil des als Septoria spp. bewerteten Befalls dieser Krankheit zuzuordnen ist. So wurde z.B. in den Versuchsprotokollen Sachsens in einer Reihe von Versuchen ein Anteil von 80% explizit genannt. Unter der berechtigten Annahme, dass etwa zwei Drittel des Befalls und folglich des Verlustes durch Septoria spp. als Septoria-Blattdürre betrachtet werden können bzw. auf diese zurückzuführen sind, ergibt sich für Septoria-Blattdürre ein mittlerer Ertragsverlust von 7 dt ha^–1.

Braunrost, der neben Septoria-Blattdürre in allen Bundesländern vorhanden war, war die sowohl in der Häufigkeit des Auftretens als auch im Ertragsverlust zweitwichtigste Krankheit. Der jedoch geringe mittlere Ertrags­verlust von 2,5 dt ha^–1 ist Ausdruck dafür, dass Braunrost in den meisten der sechs Jahre nicht epidemisch auftrat. Echter Mehltau und Pyrenophora-Blattdürre als weitere wichtige Blattkrankheiten hatten im Erhebungszeitraum nur geringe mittlere Ertragsverluste von weniger als 2 dt ha^–1 zur Folge. Stagonospora-Blattbräune war nahezu nicht ertragswirksam. In den lediglich 10 vorhandenen Versuchen, in denen diese Krankheit bestimmt wurde, lag der mittlere Befall unter 4%.

Von den Fuß- und Ährenkrankheiten verblieb jeweils eine Krankheit im Modell (SAS-Output Abb. 6). Die Halm­bruchkrankheit war in den meisten Bundesländern vorhanden und wurde durch das Modell nicht eliminiert. Obwohl sie zu den Krankheiten mit höherem Befall gehörte (Tab. 4), waren die Ertragsverluste gering. Die durch Ähren­fusarium verursachten, ebenfalls als gering einzustufenden Ertragsverluste sind hinsichtlich der Bewertung dieser Erregergruppe nicht mit den Blattkrankheiten vergleichbar; die Hauptschadwirkung der wichtigsten Fusarium-Arten liegt in der hier nicht betrachteten Reduzierung der Qualität des Erntegutes.

Die Ertragsrelevanz der Krankheiten bezogen auf die einzelnen Jahre des Erhebungszeitraums ist in Tab. 5 dargestellt. Eine Differenzierung zwischen den Jahren war vorhanden, jedoch in geringerem Maße als erwartet. Ein in einem Versuchsjahr im Vergleich zu allen weiteren Jahren deutlich höherer Befall und Ertragsverlust wurde 2004 für Septoria-Blattdürre und 2007 für Braunrost doku­mentiert. Im Jahr 2008 waren Befall und Ertragsverlust am geringsten. Das Jahr mit dem insgesamt höchsten Befall und Ertragsverlust war 2007.

Für insgesamt 41 (Tab. 2) und somit die meisten Boden-Klima-Räume lagen Versuchsergebnisse vor, so dass Ertragsverluste berechnet werden konnten (Tab. 6). Nur durch Septoria-Blattdürre wurde in insgesamt 15 BKR ein berechneter mittlerer Ertragsverlust von ≥ 5 dt ha^–1 (bei Berücksichtigung von Septoria spp. wie oben beschrieben) verursacht. Die entsprechenden BKR sind überwiegend Regionen mit maritimem Klima (101, 147, 150, 152, 155, 156, 157, 158) und Vorgebirgslagen (108, 115, 122, 123). Für den Braunrost betrugen die berechneten mittleren Ertragsverluste in den BKR 156 und 157 > 4 dt ha^–1, in den BKR 101, 102 und 152 > 3 dt ha^–1. Alle weiteren Werte lagen unter 3 dt ha^–1. Die Verluste durch Echten Mehltau waren überwiegend gering. Im küstennahen Bereich wurde die Krankheit in drei BKR (150, 152, 157) mit mittleren Verlusten von > 2 dt ha^–1 nachgewiesen. Pyrenophora-Blattdürre führte im Mittel zu keinen Verlusten von > 2 dt ha^–1.

Die Ergebnisse der einzelnen Jahre (nicht dargestellt) zeigen erwartungsgemäß eine stärkere Differenzierung. Ertragsverluste wurden in den Jahren 2003 und 2008 in jeweils 26, 2006 in 28, 2004 und 2005 in jeweils 30 und 2007 in 34 BKR dokumentiert. Nur durch Septoria-Blattdürre (einschließlich des unterstellten Anteils von Septoria spp.) wurden in allen Jahren in mehreren Regionen mittlere Verluste von > 5 dt ha^–1 verursacht; die höchsten Werte waren 10,2 dt ha^–1 im BKR 142, 9,8 dt ha^–1 im BKR 151 und 9,3 dt ha^–1 im BKR 157, jeweils im Jahr 2004.

Durch den Braunrost wurden nur im Jahr 2007 in den BKR 122 und 156 mittlere Verluste von > 5 dt ha^–1 erreicht. Die weiteren vorhandenen Krankheiten verursachten keine mittleren Verluste von ≥ 5 dt ha^–1.

In Abb. 7 ist für 2007, das Jahr mit dem höchsten Krankheitsauftreten, ein Vergleich der mittleren Ertragsverluste durch die wichtigsten Blattkrankheiten für ausgewählte BKR im Norden, in der Mitte und im Süden Deutschlands dargestellt. Während Echter Mehltau nur im Norden Verluste verursachte, waren Septoria-Blattdürre und Braunrost in allen Regionen ertragswirksam.

Abb. 7. Berechnete mittlere Ertragsverluste [dt ha^–1] durch Septoria-Blattdürre, Echten Mehltau und Braunrost im Jahr 2007 in ausgewählten Boden-Klima-Räumen.

Die Analyse der Ertragsverluste durch Pflanzenkrankheiten erfolgt seit den 1970er Jahren mit der Zielsetzung, die Vorhersagemöglichkeit für die zu erwartenden Verluste durch eine Krankheit zu verbessern, aber auch das Verhältnis Krankheit – Ertragsverlust besser zu verstehen (Madden und Nutter Jr., 1995). Der Mehrzahl der am häufigsten entwickelten multiple-point-Modelle liegen Regressionsgleichungen mit dem Ertragsverlust als abhängige und der Befallsstärke als unabhängige Variable zugrunde (Teng und Gaunt, 1980–81). Diesem Muster ist auch das hier angewendete Modell zuzuordnen. Im Unter­schied zu den genannten Arbeiten dienten aber nicht die einzelne Krankheit und ihr Einfluss in den Entwicklungsphasen der Pflanze, sondern die Befallsstärke der zum Ende der Vegetation hin vorhandenen Krankheiten als unabhängige Variable.

Im Modell blieben Wechselwirkungen zwischen den Krankheiten vollständig unberücksichtigt. Eine Bewertung der aus biologischer Sicht relevanten Zusammenhänge wie Konkurrenz oder Synergie wäre unerlässlich, bevor mit statistischen Methoden das Modell erweitert werden könnte. Es wurde angenommen, dass sich die Krankheiten nicht gegenseitig beeinflussen, d.h. alle in einem Versuch vorhandenen Krankheiten wurden als gleichermaßen relevant für den Ertragsverlust eingeordnet.

Mycosphaerella graminicola (Septoria tritici) wurde als wichtigster Krankheitserreger im Winterweizen bestätigt; in allen Versuchsjahren war Septoria-Blattdürre die dominierende Krankheit. Die Tatsache, dass der größere Anteil von Septoria spp. ebenfalls dieser Krankheit zugeordnet werden kann, erhöht die Bedeutung entsprechend.

Überraschend war das Ergebnis für den Braunrost, Puccinia triticina. Alle BKR, in denen mittlere Ertragsverluste über alle Jahre von > 3 dt ha^–1 berechnet wurden, liegen im Norden Deutschlands in meist küstennahen Bereichen. Die Erwartung, dass Braunrost besonders in den östlichen, trockeneren Regionen hohe Ertragsverluste verursacht, wurde im Mittel der Jahre nicht erfüllt, obwohl die Krankheit z.B. in Sachsen-Anhalt in mehr als der Hälfte der Versuche vorhanden war. Es ist anzunehmen, dass das Ergebnis für Braunrost mit der bei dieser Krankheit besonders ausgeprägten Jahresabhängigkeit des Auftretens im Zusammenhang steht. Im Versuchszeitraum kann lediglich das Jahr 2007 den „Rostjahren“ zugeordnet werden. Dies zeigte sich in der Befallsstärke in den Versuchen nicht nur in Sachsen-Anhalt, sondern auch einer Reihe weiterer Bundesländer, so in Baden-Württemberg, Niedersachsen, Rheinland-Pfalz, Schleswig-Holstein; in Mecklenburg-Vorpommern war der Braunrost nur 2007 in den Versuchen vorhanden, in allen weiteren Jahren wurde die Krankheit nicht dokumentiert.

Die relativ geringe Bedeutung des Echten Mehltaus (Blumeria graminis) kann mit hoher Wahrscheinlichkeit auf die guten Resistenzeigenschaften der Sorten zurückgeführt werden. Zu bedenken ist aber auch, dass eine Ertragsbeeinflussung in frühen Entwicklungsstadien der Pflanzen, wie sie durch den Echten Mehltau verursacht werden kann, hier nicht erfasst wurde.

Im Fazit ist festzustellen, dass sich eine Sekundärauswertung von in größerer Menge vorhandenen Primärdaten als sinnvoll erweist. Bei ausreichender Datenmenge sind über die hier beschriebenen Ergebnisse hinaus differenziertere Aussagen zu gewinnen. Zum Beispiel sind Aussagen zur Sortenabhängigkeit der Effektivität der Fungizidanwendung oder die Ableitung angepasster Schwellen­werte auf der Grundlage des Zusammenhangs zwischen Befall und Ertragsverlust (in Abhängigkeit von weiteren Einflussfaktoren) denkbar. Die Kenntnis der jährlichen krankheitsbezogenen Ertragsverluste könnte Rückschlüsse auf Einflussfaktoren wie Region, Sorte und notwendige Behandlung erlauben.

Für eine ökonomische Bewertung der Krankheitsbekämpfung, die auf einer Datenbasis wie der hier verwendeten möglich ist, stellt die bisherige Art der Auswertung nur eine Säule dar. Es müssen weitere Daten, z.B. zu den angewendeten Fungiziden sowie zu den Kosten und Erlösen einfließen. Auch im Zusammenhang mit dem „Nationalen Aktionsplan zum nachhaltigen Pflanzenschutz“ sind diese Ergebnisse relevant. Sie können zur Beschreibung des Nutzens der Fungizidanwendung herangezogen werden und somit zu einer ausgewogenen Darstellung des chemischen Pflanzenschutzes, bei der nicht nur der Risikoaspekt betont wird, beitragen.

Fußnoten: