Vorernte-Vorhersage des Proteingehalts im Weizen in Nordost-Deutschland für Marktakteure anhand von Wetterinformationen

Abstract

Auf dem Weizenmarkt sind Schwankungen des Qualitätsmerkmals „Proteingehalt“ für Marktakteure eine große Herausforderung, da vom Handel und nachgelagerten Bereichen eine gleichbleibende Qualität verlangt wird. Als bestimmende Faktoren für die Variabilität des Protein­gehalts gelten auch meteorologische Faktoren, weshalb dem Verständnis ihrer Wirkungsweise eine große Bedeutung zukommt. In diesem Beitrag wird daher der Einfluss der Wetterparameter „Temperatur“, „Niederschlag“ und „Sonnenscheindauer“ auf den Proteingehalt des Weizens untersucht und ein Vorernte-Vorhersagemodell für den Proteingehalt von Weizen im Nordosten Deutschlands entwickelt. Dazu wird ein Random Intercept Modell auf Basis von Wetterinformationen von 16 Wetterstationen des Bundeslandes Mecklenburg-Vorpommern und dazugehörigen Mittelwerten von Proteindaten aus 148.800 Weizenproben aus den Jahren 2004 bis 2015, die von umliegenden Landwirten an den Landhändler geliefert wurden, geschätzt. Das marginale R² beträgt 0,523 und das konditionale R² liegt bei 0,540. Folglich können 52,3% der jährlichen Varianz im Proteingehalt durch die im Modell enthaltenen Variablen erklärt werden. Die Temperatur im Juni hat den höchsten, positiven Einfluss auf den Proteingehalt des Weizens. Die Wirkung der Niederschläge ist negativ. Die Sonnenscheindauer hat einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Proteinbildung. Allerdings kann keine einheitliche Wirkungsrichtung der Sonnenscheindauer über alle Frühjahrsmonate ermittelt werden.