P211 - Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft
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- KonferenzbeitragRisikobasierte Zertifizierung im ökologischen Landbau – verbesserte Kontrollstrategien auf der Grundlage der Daten großer deutscher Kontrollstellen(Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Zorn, Alexander; Lippert, Christian; Dabbert, StephanZur Steigerung der Effektivität von Kontrollen wird häufig auf das Konzept risikobasierter Kontrollen verwiesen. Eine Analyse der Kontrolldaten von fünf großen deutschen Öko-Kontrollstellen soll eine fundierte, quantitative Abschätzung des Risikos von Abweichungen ermöglichen. Dies ist eine methodisch junge Anwendung der Nutzung von Massendaten aus dem Bereich der Qualitätssicherung in der Agrarwirtschaft, die auch für andere Bereiche der Qualitätssicherung relevant sein kann.
- KonferenzbeitragLösungen für das Datenmanagement im überbetrieblichen Tiergesundheitsmanagement in der Schweineproduktion(Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Czekala, Anja; Schütz, Verena; Trienekens, Jacques H.Die bestehenden Tiergesundheitsmanagementsysteme in der Schweineproduktion unterscheiden sich deutlich in der Organisation, den Inhalten und insbesondere der Datengrundlage. Daher gestaltet es sich schwierig, Daten zwischen den Systemen zu vergleichen und auszutauschen. Dies gilt nicht nur für die Systemlösungen in Deutschland, sondern auch für die Lösungen in den Nachbarländern Dänemark und den Niederlanden. Dieser Beitrag gibt Aufschluss über den Bedarf einer Harmonisierung der Systeme, insbesondere eines (grenzüberschreitenden) Austausches der Daten. Der Beitrag diskutiert die Lösung eines gemeinsamen europäischen Basisstandards, der die Elemente betriebliche Datenerhebung, regelmäßige Audits und Laboranalysen, einheitliche Analyseund Auswertungsstandards sowie Datenbank und Zertifikat vorsieht.
- KonferenzbeitragMöglichkeiten des Monitorings von Milchkuhherden durch die automatische Erstellung gemischter linearer Modelle am Beispiel der Kontrolle von Gruppenwechseln(Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Zoche-Golob, Veit; Köber, ChristianGemischte lineare Modelle eigenen sich häufig gut zur Beschreibung von Zusammenhängen mit mehreren Einflussfaktoren. Ihr Einsatz zum Monitoring in der Milchkuhhaltung setzt allerdings voraus, dass sie ohne Prüfung jedes einzelnen Modells durch einen Menschen automatisch erstellt werden können. Die Analyse der Auswirkungen von Gruppenwechseln auf die Milchleistung von Kühen wird als Beispiel eines Versuchs der Automatisierung vorgestellt.
- KonferenzbeitragRoutenplanung für landwirtschaftliche Fahrzeuge(Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Wörz, Sascha; Heizinger, Valentin; Bernhardt, Heinz; Gaese, Carl-Friedrich; Popp, Ludwig; Damme, Thomas; Eberhardt, Jan; Kluge, AndreDa das landwirtschaftliche Transportaufkommen mehr und mehr zunimmt, gewinnt die optimierte Routenplanung für landwirtschaftliche Fahrzeuge immer mehr an Bedeutung. Die wesentlichen Optimierungsparameter sind dabei die Zeit, der Kraftstoffverbrauch und die Abnutzungskosten. Für deren Minimierung bieten sich Methoden der mathematischen Optimierung an. Ein möglicher, adaptiver Optimierungsansatz, der auch aktuelle Gegebenheiten berücksichtigt, soll hier aufgezeigt werden.
- KonferenzbeitragEinsatz von CFD-Software zur numerischen Simulation der Strömungsvorgänge im Gewächshaus(Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Zierer, Rainer; Ohmayer, GeorgBei der Betrachtung physikalischer Vorgänge im Gewächshaus wird in aktuellen Modellen der klimatische Zustand als räumlich homogen angenommen. Mit Hilfe von CFD-Software ist eine differenziertere Betrachtung in Bezug auf Konvektion, Einstrahlung und Wärmeleitung möglich. Durch die Programmierung eines Interface zwischen OpenFOAM® und ProdIS-Plant können bereits existierende sowie geplante Gewächshäuser unter Einbeziehung realer Klimadaten simuliert werden. Der Einfluss der Pflanze sowie deren Wechselwirkung mit den Umweltbedingungen muss dabei in ein exaktes Modell einfließen, auf diesem Gebiet ist allerdings noch Forschungsbedarf gegeben.
- KonferenzbeitragORACLEs IT-architektur für die verarbeitung von „Big Data“(Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Zandner, Oliver„Big Data“ sind große Datenmengen, wie sie im Internet in sozialen Netwerken oder durch Sensoren entstehen. „Big Data“ stellt neue Anforderungen an Speicherung und Verarbeitung, so dass sich neue Technologien herausgebildet haben, u.a. sog. NoSQL-Datenbanken. Die Firma ORACLE bietet ein Lösungs-Portfolio von Softund Hardware an, das „Big Data“ in ORACLE Datenbanken integriert. Durch diese Verbindung entfaltet „Big Data“ seinen eigentlichen Informations-Mehrwert für Organisationen.
- KonferenzbeitragEine Datendrehscheibe für Raster-Massendaten(Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Brevern, Markus vonVorgestellt wird eine vollautomatische Datendrehscheibe für Raster-Massendaten, die im praktischen Einsatz ist. Diese importiert automatisch Wetterprognosen (Lufttemperatur und Niederschlag über FTP ). Anfragen erfolgen zeitreihenorientiert für Einzelpunkte oder Flächenmittel oder -summen. Die Ergebnisse können in Modelle einfließen, z.B. zur Hochwasserprognose für Teileinzugsgebiete, oder sind Grafiken (PNG) zum Einbinden in eine Webseite.
- KonferenzbeitragEx-ante Bewertung landwirtschaftlicher Nutzungsänderungen unter Anwendung einer Entscheidungsunterstützungsmethode(Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Werner, Andrea; Werner, AndreasMit dem Anbau und der Kombination von Energieund Marktfrüchten in Fruchtfolgen haben sich die Herausforderungen an modellbasierte, regionalspezifische Vorhersagen erhöht. Dies gilt im Besonderen hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Umwelt und die Wirtschaftlichkeit. Mit der Entwicklung der Rechentechnik ist es nunmehr möglich Simulationen vormals niedrig skalierter Modelle differenzierter und zeitlich vertretbar durchzuführen. So ist die Forschung derzeit in der Lage auf Grundlage fundierter, umfangreicher Datenbanken ökologische und ökonomische Kenngrößen landwirtschaftlicher Nutzung zu simulieren. Die gegenwärtige Herausforderung besteht in der Verbindung von indikatorbasierten Modellen mit einer leitbildorientierten regionalen Entwicklung. Bestehen auf der einen Seite Schwierigkeiten, die unterschiedlichen Modelle in ihren verschiedenen Skalierungen und Darstellungen zu verwalten, so besteht auf der anderen Seite der Bedarf nach einem Bewertungsvorgehen, welches über die Datenskalierung und -verarbeitung sowie die Ergebnispräsentation in der Lage ist, regionale Entscheidungsgrundlagen für die Akteure aus Landwirtschaft und Politik zu generieren. Hier dargestellt ist ein methodischer Ansatz, wie unter Verbindung von drei anerkannten Einzelmodellen Entscheidungsgrundlagen für die langfristige und damit nachhaltige Entwicklung einer Region generiert werden können. Dieser rasterbasierte Ansatz wurde an einer Beispielregion angewandt. Die Entwicklung dieser Region wurde exemplarisch an mehreren Szenarien simuliert. Über einen Zeitraum von insgesamt 30 Jahren konnte die Leitbildrealisierung unter Nutzung des Analytischen Hierarchieprozesses dargestellt und bewertet werden.
- KonferenzbeitragAnmerkungen zur Modellkalibrierung durch inverse Modellierung(Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Wegehenkel, MartinEine Parameteroptimierung ist bei der Anwendung deterministischer Bodenwasserflussmodelle für eine optimale Simulationsgüte oftmals nicht zu vermeiden. In einer Lysimeterstudie wurden jedoch Grenzen der Parameteroptimierung aufgezeigt. Sind die Fliessbedingungen im Lysimeterboden offensichtlich nicht mehr im Gültigkeitsbereich der den Modellen zugrundeliegenden Flussgleichung, verbessert eine Parameteroptimierung nicht die Simulationsgüte des Modells.