Geostatistiske analyse af afgrøde og jord data til optimering af tildelingsteknologien i præcisionsjordbrug.

Transkript

1 Geostatistiske analyse af afgrøde og jord data til optimering af tildelingsteknologien i præcisionsjordbrug. Speciale Projekt for Helle Kristensen L10416 Sektion for Miljø, Ressourcer og Teknologi Institut for Jordbrugsvidenskab Det Biovidenskabelige Fakultet for Fødevare, Veterinærmedicin og Naturressourcer Intern Vejleder Hans Werner Griepentrog Ekstern Vejleder Leif Knudsen Marts 2007

2 Resumé Tendensen til stadigt større maskiner i jordbruget for at øge produktiviteten rejser spørgsmålet: Er det muligt at implementere præcisions jordbrug på bedrifterne? Ville det være muligt at implementere præcisions gødskning på de danske bedrifter, for at kunne udnytte de gødningsmængder, der er tilladte i Danmark optimalt eller er maskinerne for store? Ved at analysere variationerne i biomassen og lerindholdet på 8 forskellige lokationer i Danmark, kan der gives et realistisk billede af om det kan lade sig gøre. På de 8 forskellige lokationer blev data fra Geonics Ltd. EM38DD og fra Yara N-sensor indsamlet og analyseret ved hjælp af variogramparametre og Mean Correlated Distance (MCD), MCD kan bruges som indikator for hvor bred gødningssprederen må være for at kunne bruges til præcisions gødskning. Det viste sig at variationen i biomassen var større end variationen i lerindholdet. MCD var mindre end gødningsspreddebredden på 6 ud af de 8 lokationer data blev målt på. Hvilket betyder at maskinerne på de bedrifter umiddelbart kan bruges til præcisions jordbrug, uden ombygning eller anden tilpasning. På de 2 sidste bedrifter var maskinstørrelsen hhv. 2 m og 11 m bredere end MCD, hvilket specielt for den sidste betyder at gødningssprederen er for bred til præcisions jordbrug på denne bedrift, med mindre at maskinen kan variere gødningsmængden i spredebredden. MCD kan bruges til at give landmanden en ide om hvor stort maskineri der skal bruges på hans bedrift såfremt han er interesseret i at implementere præcisions jordbrug. I

3 Abstract The tendencies to increase the size of the machinery in agriculture on pursuit of a better productivity raise the question: Is it possible to implement Precision Farming on the farms? Would it be possible to implement Precisions Fertilizing on the Danish farms, to exploit the legal amount of fertilizer as much as possible or is the machinery to big? By analysing the spatial variations for soil electric conductivity and biomass index at 8 different locations in Denmark, with variograms and mean correlated distance (MCD) is it possible to give a realistic picture if it can be done. On the 8 locations in Denmark there were collected data from Geonics Ltd. EM38DD and Yara N-sensor. These data was analyzed by variograms and MCD. MCD can be used as an indicator of the maximum allowed size of machinery to be used for Precision Farming. The variation of biomass was bigger than the variation for soil electric conductivity. MCD was smaller than the machinery size on 6 out of the 8 test locations, which mean on these 6 locations the machinery can be used for Precision farming without any changes. On the last 2 locations the machinery size was 2 m and 11 m bigger than the MCD, which means that especialy on the last farm the machinery are to big to be used for precision farming, unless the fertilizer machinery can regulate the amount in the width of the spreading. MCD can give the farmer an indication of the machinery size, which is to be used on his farm, if he wants to implement Precision Farming. II

4 Forord Hensigten med rapporten er at oplyse om hvorvidt det maskineri der bruges på bedrifterne i dag, kan bruges til præcisionsjordbrug samt hvordan man kan bruge biomassen og lerindholdet til at anbefale maskinstørrelsen. Min målgruppe er forskere, studerende, landmænd pog andre, som har interesse i præcisions jordbrug og nye metoder til at bestemme planternes næringsbehov. Jeg vil gerne takke Rita Hørfarter og Leif Knudsen fra Dansk Landbrugsrådgivning for deres hjælp med fremskaffelse af alt data vedr. Yara N-sensor og Geonics Limited EM38. Tak til Jon Nielsen og Dvoralai Wulfsohn for at give råd og vejledning til de geostatistiske beregninger. Til Steffen Halmø for telefonisk bistand vedrørende Yaras N-sensor. Til Mike Catalano, Canada for bistand til tekniske informationer om EM38. Samt Tak til Hans Werner Griepentrog for god vejledning. Højbakkegård den 13. Marts 2007 (Helle Kristensen) III

5 Indholdsfortegnelse 1. Introduktion Problemformulering Baggrund for problemet Hvorfor er det et problem I hvilken sammenhæng er det et problem Hvorfor er problemet relevant Afgrænsning Hensigten med projektet Formålet med projektet Hvad vil du finde ud af i løbet af projektet Hvordan vil du finde ud af det Hvilken ny viden vil projektet give Kildekritik Litteratur kilder Data Kilder Præcisionsjordbrug Afgrødebehov, miljøbeskyttelse og økonomisk optimering Sensorer til at beskrive afgrødebehovet Telemåling Udbyttemålere Yara N-Sensor Metoder til beskrivelse af jorden Jordtype Jordprøver Geonics Limited EM38DD Tildelingsteknologi Maskineri GPS Tildelingskort/Realtime Materialer og Metoder Jord og afgrøde data kilder Data konvertering Excel Markbeskrivelser og data Geostatistik Data analyse og variabilitet beskrivelse Geo.Filter Surfer Mean correlated distance (MCD) Analyse af sammenhæng mellem Yara N-sensor data og Geonics Limited EM38DD data Resultater og Diskussion Maskinstørrelse Variogram parameter (nugget, range, sill) og MCD for alle marker Analyse af sammenhæng mellem Biomasse og Lerindhold Sammenligning af maskineri og afgrødebehov 39 IV

6 5. Konklusion Perspektivering Referencer Bilagsoversigt.. 49 V

7 1. Introduktion Danmark har siden 1999 haft en gødskning politik, der siger at der maksimalt må gødskes med 90 % af den kvælstofmængde der er økonomiske optimal på en ejendom. Undersøgelser har vist at dette medfører udbyttetab på ca. 1,2 hkg/ha i vinterhvede som 1. års tab, derefter skal tillægges tab ved vedvarende undergødskning (Knudsen 2004). Dette gør at det er vigtigt at udnytte gødningen i så høj grad som muligt. For udnytte gødningen bedst muligt er det vigtigt at kunne tildele denne på de områder, hvor der er størst brug for den. For at få den bedste kvalitet i afgrøden, det bedste udbytte og få det mest optimale ud af jorden er det nødvendigt, at gødske planterne, således at de ikke mangler næringsstoffer samtidigt med ikke at bruge mere gødning end nødvendigt. En måde at udnytte den tilladte mængde gødning bedst muligt er at præcisionsgødske, dvs. at tildele det enkelte område af marken eller den enkelte plante nøjagtig den mængde gødning det/den har brug for. Nogle afgørende krav til præcisionsgødskning er at afgrødens behov kan aflæses og gødningsmængder beregnes, og at disse data kan konverteres til tildelingskort, som er tilstrækkeligt præcise til at maskinerne kan, tildele gødningen efter dem. Et andet problem er om maskinerne kan tildele i de bredder som er nødvendigt Problemformulering På baggrund af data, fra Yara s N-sensor (biomasse index) og Geonics Limited EM38DD (lerindhold) samt oplysninger om forskellige gødningsspredere, vil jeg i mit projekt forsøge at besvare følgende spørgsmål: A. Hvad er (størrelsen af) den spatiale (rummelige) variabilitet på typiske marker i Danmark inden for jord (EM-38DD fra Geonics Limited) og afgrøde (BI fra Yara N-sensor)? B. Hvad er korrelationen (sammenhængen) mellem lerindholdet og biomasse indexet på de danske jorde? 1

8 C. Er nutidens maskiner tilstrækkelige til præcisionsgødskning med hensyn til bredde, sektionsdelinger m.v. eller skal der udvikles nye maskiner til præcisions tildeling? D. Kan variable rate applikation (VRA) maskineri tilpasses/forbedres til præcisionsgødskning? 1.2. Baggrund for problemet Hvorfor er det et problem? Såfremt tildelingsmaskinerne i dag ikke er tilstrækkelige præcise til at kunne tildele den optimale gødningsmængde til afgrøden, er der ingen grund til at præcisionsgødske, idet der ikke vil være nogen forbedring i forhold til den ordinære udbringning I hvilken sammenhæng er det et problem? Såfremt at tildelingen af gødningen kan optimeres i forhold til afgrødens behov, vil udnyttelsen af gødningen blive mere optimal. Når planterne får tilført flere næringsstoffer end de kan udnytte, forøges udvaskningen af næringsstofferne, denne udvaskning kan gøres mindre ved kun at tilføre de næringsstoffer planterne kan optage og udnytte. Både landmandens og det offentliges økonomi vil dermed blive påvirket af præcisionsgødskning Hvorfor er problemet relevant? Fremtidens landbrug skal tilpasses en mere krævende verden med hensyn til miljø, økonomi m.v. Derfor er det vigtigt at udvikle landbruget således at det skader det omgivende miljø mindst muligt. Fremtidssikringen af landbrug kræver at mekaniseringen og dermed præcisions-systemet udvikles, således at virksomheden kan optimeres mest muligt på alle områder Afgrænsning Jeg har valgt ikke at omregne EM38DD målingerne til lerindhold, i det forholdet mellem de brugte data vil være den samme, uanset om det er lerindholdet eller den 2

9 direkte måling der er brugt. Samtidigt har de kilder jeg har brugt til sammenligning brugt den direkte måling i deres resultater, således er data lettere at sammenligne direkte. Med hensyn til maskineri har jeg valgt generelt ikke at se på bestemte mærker, jeg har kun fremhævet enkelte mærker i de tilfælde, hvor de adskiller markant fra andre mærker. Samtidigt har jeg valgt ikke at beskrive data forsinkelser og de komplikationer der eventuel kan opstå som følge af det Hensigten med projektet At analysere den spatiale (rummelige) variabilitet i afgrøden og jorden, for at finde ud af hvordan de nuværende tildelings maskiner passer til præcisions gødskning Formålet med projektet Hvad vil du finde ud af i løbet af projektet? Er det muligt at finde den optimale spredebredde og gødske ud fra mark variabiliteten (lerindhold) og afgrødens behov for N-tildeling (biomasse)? Hvordan vil du finde ud af det? Ved at analysere jordens forhold (Geonics Limited EM38DD), afgrødes forhold (Yara N-sensor) og nutidens tildelingsmaskiner og sammenligne disse data og konkludere på disse Hvilken ny viden vil projektet give? Er nutidens maskiner tilstrækkelige til præcisionsgødskning med hensyn til bredde, tildelings intervaller m.v. eller skal der udvikles nye maskiner til præcisions tildeling. Samt hvor stor er korrelationen mellem jordforhold (lerindhold) og afgrødeforhold (biomasse). 3

10 1.8. Kildekritik Projektet er en blanding af litteraturstudie og behandling af data indhentet fra landscenteret Litteratur kilder De kilder jeg har brugt fra internettet er primært firmaer, som beskriver deres egne produkter og kan derfor være lidt for rosende, men da det er anerkendte og afprøvede mærker inden for landbruget og det primært er de tekniske detaljer jeg har brugt, mener jeg at deres troværdighed er i orden. Andre adresser jeg har brugt er Landscenteret, Risø og Århus Universitet, hvilket alle 3 er anerkendte forsknings institutioner. Artiklerne jeg har brugt kommer primært fra videnskabelige publikationer og de bøger jeg har anvendt, bruges til undervisnings brug enten på universiteter eller på landbrugsskoler. Jeg vil således mene at de forskellige former for litterær baggrundsmateriale er af en kvalitet, der er kvalificeret til et projekt som dette Data kilder Data har jeg fået udleveret fra dansk Landbrugsrådgivning, der har forestået forsøgene på de forskellige lokationer. Til analyse af data er valgt Golden Software Surfer 8, idet der i dette program både kan laves kort, variogrammer, grafer m.v. 4

11 2. Præcisionsjordbrug Præcisions-, gradueret- eller stedspecifikt jordbrug, har gennem de seneste år fået øget opmærksomhed, idet der er mulighed for at tildele både gødning og sprøjtemidler ud fra de specifikke forhold i marken. Ved at se på planternes behov, sygdomme og jordbundsforhold kan udbringningen varieres i marken, således at der tages højde for variationer planterne imellem. At der er variationer i marken er velkendt, både for udbytte, gødning og sprøjtemidler (Teknologisk Fremsyn 2003). Et indgående kendskab til markens variationer er nødvendig for at kunne benytte præcisionsjordbrug, denne variation har landmanden ofte en god idé om, men for at få den nøjagtige placering af variationerne er det nødvendigt med data målinger. Disse gør at maskinerne kan programmeres til at tage højde for variationer ved sprøjtning/gødningstildelingerne (Teknologisk Fremsyn 2003) Afgrødebehov og Jordforhold Landmanden har, på baggrund af dataene om afgrødens behov, en beslutningsstøtte, der kan hjælpe med at reducere forbruget af hjælpestoffer. Hvis brugen af hjælpestoffer i landbruget begrænses, er der potentiale for at miljøet vil blive mindre belastet af hjælpestofferne (Teknologisk Fremsyn 2003) (Berntsen et.al. 2006). Samtidigt vil et reduceret og mere målrettet forbrug kunne optimere gårdens økonomi Sensorer til at beskrive afgrødebehovet Telemåling Telemåling dækker over målinger, der er foretaget med fysisk afstand mellem måleinstrumentet og det målte objekt. En telemåling vi kender fra vores hverdag er det menneskelige syn, øjet registrere den elektromagnetiske stråling (refleksionen) fra den genstand det ser på, refleksionen indeholder oplysninger om genstandens overflade, og øjet ser farven og formen af genstanden. På samme måde kan et kamera registrere refleksionen og dermed også se farven og formen (Eduspace 2006). Bliver kameraet monteret i et fly eller satellit, kan 5

12 det registrere refleksionen af stråling på jordoverfladen og dermed lave et kort over det fotograferede område. Hvis en overflader er hvid er det fordi den reflektere lige store mængder af alle bølgelængder indenfor det synlige lys, såfremt en overflade absorberer noget af den røde og blå del af det synlige spektrum vil overfladen se grøn ud. Spektralsignaturen (sammensætningen af den reflekterede stråling) kan anvendes til at beskrive den overflade der reflektere strålingen (Broge et.al. 2002). Figur 1 viser eksempler på spektralsignaturer fra typiske naturlige overflader. Figur 1: Spektralsignatur på typiske naturlige overflader A: Kurver over spektral signatur for vand, jord og vegetation som de måles ved fotografering fra Landsat satellit. Farverne i blokkene 1,2,3 og 4 markerer de områder, hvor kameraet i satellitten registrerer refleksionen. B: De spektrale signaturer måles som digitale værdier i satellittens scanner. Her ses et tænkt eksempel på, hvordan Landsat satellitten ville måle bar jord, grøn vegetation og vand (Eduspace 2006) (Broge et.al. 2002). Af figur 1A kan princippet i telemålingen anskueliggøres: Vegetation har en markant høj refleksion i kanal 4 og en lav refleksion i kanal 3. Derfor er det muligt at skelne vegetationsdækkede arealer fra arealer med bar jord. Forskellen mellem refleksionen i kanal 4 og kanal 3 er stor for vegetationsdækkede områder og lille for områder med bar jord. 6

13 I Figur 1B ses satellittens billede af de samme kanaler som i figur 1A efter at satellittens scanner har digitaliseret dataene, for at gøre adskillelsen mellem de forskellige areal- og overfladetyper mere tydelig, således at dataene kan bruges i landbrugsmæssige sammenhæng (Eduspace 2006) (Broge et.al. 2002). I nedenstående tabel 1 ses de satellitter der i dag bruges til jordobservation samt de væsentligste specifikationer for deres billeddannende sensorer (Broge et.al. 2002). Satellit Sensor Spektrale kanaler Rumlig opløsning Overflyvningsfrekvens Dækningsgrad Landsat Multispektral 7 30 m 16 dage 185 x 170 km Spot Multispektral 4 20 m 5-10 dage 60 x 60 km IRS Multispektral 3 23 m 24 dage 141 x 141 IRS Panchromatisk 1 5 m 24 dage 70 x 70 IKONOS Multispektral 4 4 m 1,5 dage 11 km i bredden IKONOS Panchromatisk 1 1 m - - QuickBird Multispektral 4 2,4 m - 16,5 x 165 km QuickBird Panchromatisk 1 0,6 m - - Tabel 1: Oversigt over landbrugsrelevante kommercielle satellitter og de data, de leverer (Broge et.al. 2002) Et Panchromatisk billede svarer til et sort/hvidt foto fra en sensor, der måler i hele det synlige spektrum. Et multispektralt billede er som vist i figur 1, en måling på flere kanaler, der giver billedet af jordoverfladen (Eduspace 2006). For at satellitfotos kan bruges i landbruget er det afgørende at: data kan fremskaffes på det ønskede tidspunkt, der ikke er skydække, 7

14 prisen er acceptabel i forhold til det forventede merudbytte, logistikken omkring omsætning af satellitdata til vegetationskort, som landmanden kan bruge, er stabil og effektiv. En af årsagerne til at satellitfotos ikke er mere udbredte i landbruget er, at sikkerheden for at modtage billeder på relevante tidspunkter i vækstsæsonen ikke har været stor nok, idet satellitterne har en lang overflyvningsfrekvens samt at der på vores breddegrader er stor risiko for skydække, hvilket medfører at billederne ikke kan bruges. Der er større tiltro til at billeder taget fra fly vil kunne opfylde ovenstående krav, idet flyene kan flyve under skydækket og i det tidsrum, hvor det er muligt at måle de data der er brug for (Broge et.al. 2002). En tredje mulighed er at kameraet bliver monteret direkte på traktoren, hvilket vil medføre at landmanden ikke er afhængig af overflyvningstidspunkter, vejret m.v., men kan bruge data direkte. Dette kræver dog en del forskelligt materiale monteret i traktoren. Alle de ovennævnte metoder bruger den samme metode til at aflæse afgrøden. De billeddannende instrumenters evne til at læse sammensætningen af den reflekterede stråling, er vigtig for deres anvendelighed til kortlægning. Når kort skal bruges i landbrugsmæssig sammenhæng er det vigtigt at forskellen mellem forskellige areal- og overfladetyper er markant (Broge et.al. 2002) Udbyttemålere Næsten alle nye mejetærskere, leveres med udbyttemålere, der på forskellige måder måler udbyttet på markniveau eller sammen med en GPS måler variationen af udbyttet i marken, disse målinger kan så bruges til at udforme et udbyttekort ved hjælp af en Pc er. Udbyttemålerne fra de forskellige forhandlere varierer i deres målemetoder se tabel 2. 8

15 Udbyder Systemnavn Målemetode Dronningborg Foldmeter Brydning af radioaktivstråling LH Technologies Yieldlogger Kraftpåvirkning af kornet på en prelleplade John Deere Green Star Kraftpåvirkning af kornet på en prelleplade New Holland Kraftpåvirkning af kornet på en prelleplade Claas Quantimeter Måler rumfanget ved brydning af infrarød lyskilde Tabel 2: Oversigt over ubyttemålingssystemer Nøjagtigheden for udbyttemålerne er blevet undersøgt af Münchens tekniske universitet sidst i 90 erne. Resultatet var at unøjagtigheden for de enkelte systemer er max 2 %, dog blev målesikkerheden yderligere forringet i hældende terræn (Landscenteret 2006) Yara N-Sensor Et af forsøgene på at optimere udbringningen af gødningen er Yara s N-Sensor, der fungere på den måde at sensorer måler klorofyl indholdet i planterne ved hjælp af solens indstråling og afgrødens refleksion. Der er en sikker sammenhæng mellem planternes klorofylindhold og kvælstof indhold, derfor er det muligt ved hjælp af matematiske beregninger at finde frem til kvælstofindholdet ud fra klorofylindholdet (Yara 2006) (Risø 2000). Når Yara N-sensor skal bruges kalibreres N-sensoren ved at der køres på et stykke af marken (reference jordstykket) hvor planterne er typiske for marken som helhed, sensoren registrere de målte værdier en gang pr. sekund. Derefter indtastes den mængde gødning der skal spredes på reference jordstykket (Hydro Agri AB 2003). 9

16 Når disse data er indtastet skifter menuen på skærmen automatisk til den agronomiske kalibrering, hvor der skal indtastes: Afgrødeart Afgrødestadie % N i den brugte gødning, Minimum og maksimum tildeling: Grænseværdierne, systemet skal operere inden for disse værdier. Ensartet tildeling: Den mængde der skal tildeles såfremt der er en sensorfejl. Reference tildeling: Denne værdi skal beregnes ud fra kalibreringen på reference jordstykket og overføres automatisk når kalibreringen er udført. Reference sensor: Den sensor værdi er der målt i forbindelse med reference spredningen, denne overføres automatisk når kalibreringen er udført. Biomass cutoff: Indikations niveauet for den målte biomasse, spredningsmængden nedsættes såfremt der er tale om meget tynde afgrøder N-sensoren forudbestemmer denne værdi ud fra afgrødeart og stadie, men den kan tilpasses efter individuelle forhold. (Hydro Agri AB 2003) Ud fra ovenstående beregner systemet, hvor meget kvælstof det enkelte område i marken skal tildeles, således at hvor der er en lille mængde klorofyl i planterne tildeles en større mængde kvælstof. Yara N-sensor kan måle store variationer i marken som kan skyldes forskel i jordtypen, forfrugt, uens spredning af husdyrgødning eller anden unøjagtighed ved 1. gødningsudbringning. Dette tages der højde for ved gødskningen. Samtidigt med at Yara N-Sensor måler refleksionen og gødningsmængden bliver positionen også registret via GPS, således at der kan laves et tildelingskort, hvor der visuelt kan vises hvor gødningen er tildelt og i hvilke mængder. 10

17 Em38DD, jordtype, udbyttekort, N-min målinger mv., kan sammenkobles med Yara N-sensor målinger og bruges som beregningsgrundlag for tildeling af gødningen (Yara 2006a). Selve princippet i Yara N-sensor systemet kan ses på nedenstående figur 2 (Yara 2006b) Figur 2: Princippet i en Yara N-sensor. Ved målingen registrerer sensoren under gødningsudbringningen i marken afgrødens indhold af klorofyl (grønkorn). Ved databehandlingen beregnes sammenhængen mellem afgrødens indhold af klorofyl og kvælstof og computeren udregner restbehovet af kvælstof. Spredningen: ud fra det beregnede restbehov af kvælstof optimeres gødningsmængden. Dvs. der gradueres med udgangspunkt i den aktuelle gødningstilstand i marken. 11

18 Systemet fungere ved at 4 sensorer på traktoren måler refleksionen fra afgrøden (se figur 3 og bilag 1). Disse sensorer måler fra ca. 4,5 til ca. 7,5 m ud fra traktoren, således at der på hver side af traktoren bliver målt et 3 m bredt bånd dvs. ved en spredebredde på 24 m vil der blive målt klorofyl indhold på ca. 25 % af afgrøden (Yara 2006). Arealet sensorerne måler er ca. 5 m 2 pr. sensor eller ca. 20 m 2 i alt beregnet ud fra bilag 2 og med en antaget højde placering af sensoren på 3,25 m, hvilket svare til gennemsnitshøjden af en traktor. Sensorerne måler i en blanding af Nær Infrarød Refleksion (NIR) og synligt lys, hvilket giver stabile bølgelængder over dagen (Halmø 2006). Figur 3: Princip ved sensor måling. Da planternes refleksion vil være mindre i skyet vejr end i solskin, er Yara N- sensoren bygget til at tage højde for størrelsen af solens indstråling og kan derfor bruges uanset vejrliget (Yara 2006) Metoder til beskrivelse af jorden Jordtype De danske jorder er delt op på baggrund af deres indhold af ler, sand, silt og humus i pløjelaget, det klassificerede areal er delt op i 12 jordtyper (JB 1-12) se nedenstående tabel 3 (Jensen & Jensen 2001). 12

19 Tekstur definition for jordtype JB.nr. Ler <2µ Silt 2-20µ Finsand µ Sand i alt µ Grovsandet jord Finsandet jord Grov lerblandet sandjord Fin lerblandet sandjord Grov sandblandet lerjord Fin sandblandet lerjord Lerjord Svær lerjord Humus 58,7% C Meget svær lerjord Siltjord <10 Humus 11 >10 Speciel jordtype 12 Tabel 3: JB typer Jordens Bonitet (JB) har bl.a. betydning for hvor nem jorden er at bearbejde. Sandjorde er ofte veldrænede, løse, porøse jorde, der er lette at arbejde med, hvor lerjorde kan være klæbrige når de er våde og hårde når de er tørre. Disse forskelle kan henføres til overflade egenskaberne på de forskellige partikelstørrelser. Jo mere ler der er i pløjelaget jo sværere er de at arbejde med, hvilket betegnelsen svær og meget svær lerjord hentyder til (Jensen & Jensen 2001). JB og dermed lerindholdet har også betydning for det optimale reaktionstal (Rt) i jorden og der med også på næringsstoffernes tilgængelighed, hvilket bliver beskrevet senere. JB klassificeringen anvendes også til at angive jordens udbytte potentiale, udfra JB.nr. angives normerne for tildeling af gødning på de danske jorde (Plantedirektoratet u.å.) 13

20 Jordprøver En udtaget jordprøve bliver oftest undersøgt for Reaktions tallet (Rt), Fosfor tallet (Pt), Kalium tallet (Kt) og Magnesium tallet (Mgt), disse prøver udtages ca. hvert 5 år til en pris på ca. 150 kr./prøve + gebyr og kørsel (Skov 2006). Når prøverne er analyseret, og indtegnet på et kort giver det et godt overblik over kalk- og næringsstofbehovet (se nedenstående figur 4). Kortet kan bruges som grundlag for en mere behov vurderet gødskning (Landscenteret 2003a). Figur 4: Kort over jordprøver Rød=Rt, Blå=Pt, Grøn=Kt og Sort=Mgt Reaktionstallet (Rt) udtrykker jordens surheds grad (svarer ca. til ph + 0,5), Rt har indflydelse på jordens struktur, angreb af visse svampesygdomme og planternes tilgængelighed til næringsstofferne, hvilket kan ses på nedenstående figur 5. 14

21 Figur 5: Oversigt over reaktionstallets indflydelse på næringstofttilgængeligheden (Landscenteret 2004) Ved at måle Rt kan det udledes om Rt er optimalt eller om der evt. bør kalkes for at sænke jordens ph. Det optimale Rt er afhængig af jordtypen og sædskiftet, se nedenstående tabel 4. 15

22 Jordtype, JB nr Sædskifte mht. afgrøder Tilstræbt niveau Tolerante a) 5,8-6,1 Middel b) 6,0-6,3 Følsomme c) 6,0-6,5 Tolerante a) 6,1-6,5 Middel b) 6,3-6,7 Følsomme c) 6,5-6,9 Tolerante a) 6,4-6,7 Middel b) 6,6-6,9 Følsomme c) 6,8-7,1 Tolerante a) 4,8-5,2 Middel b) 5,0-5,4 Følsomme c) 5,2-5,6 Tabel 4: Samspillet mellem jordtype, sædskifte og reaktionstallets (Rt) størrelse. Tolerante afgrøder: Kartofler, rug, havre, græs. Middel følsomme afgrøder: Vinterhvede, vinterbyg, majs, rød- og hvidkløver, raps, markært. Følsomme afgrøder: Lucerne, sukkerroer, sneglebælg, vårbyg (Landscenteret 2005). Fosfortallet (Pt) Udtrykker jordens indhold af plantetilgængeligt fosfor 1 Pt = 10 ppm fosfor i jord, Pt skal helst ligge over 2,5 for planterne har optimale forhold til at optage fosfor. Tilgængeligheden af fosfor er bedst når Rt er mellem 5,5 og 6,5. Er Pt under 2,0 kan der risikeres udbyttetab og det er nødvendigt at forbedre jordens fosfortilstand. 1 Pt svare til ca. 25 kg P/ha, så for at hæve Pt med 1, skal der min. spredes 25 kg P/ha, men skal jordens fosfortilstand forbedres generelt, anbefales det at tilføre 40 kg P/ha/år indtil det anbefalede niveau er nået. Da fosfor praktisk taget ikke udvaskes af jorden, kan det teoretisk tilføres i en mængde, der kan dække flere års behov, men fosfor bindes i jorden så derfor anbefales en årlig gødskning (Marschner 2002)(Storstrømmens Planteavlsrådgivning u.å.). 16

23 Kaliumtal (Kt) Udtrykker jordens indhold af plantetilgængeligt kalium 1 Kt = 10 ppm kalium i jord, Kt skal helst ligge på 6-8 på sandjorde og på lerjorde. Tilgængeligheden af kalium er bedst når Rt ligger mellem 6,0 og 7,0. Jordens Kt kan ændres hurtigt. En kalium krævende afgrøde kan sænke Kt meget, hvilket gør at analysetallet kun vil være vejledende i få år. 1 Kt svare til 25 kg K/ha (Marschner 2002)(Storstrømmens Planteavlsrådgivning u.å.). Magnesiumtal (Mgt) Udtrykker jorden indhold af plantetilgængeligt magnesium 1 Mgt = 10 ppm Magnesium i jord (Marschner 2002), Mgt skal helst ligge mellem 5-8, ligger den lavere bør der anvendes Mg holdige gødninger, 1 Mgt svarer til 25 kg Mg/ha (Storstrømmens Planteavlsrådgivning u.å.). Kvælstof mineralisering (N-min) N-min er et udtryk for hvor meget mineraliseret eller uorganisk kvælstof der forefindes i rodzonen, mineralsk kvælstof er det kvælstof der umiddelbart er tilgængeligt for planterne. Ved beregning af tilførsel af kvælstof ved hjælp af N-min metoden, bruges afgrødens kvælstofbehov (kvælstofforsyningsnorm), hvilket er blevet bestemt ud fra mange forsøg, herfra trækkes N-min og den forventede N-frigivelse der vil være i løbet af året fra organisk materiale (planterester, husdyrgødning m.v.), dette giver så andelen af N, der skal tilføres i handelsgødning for at opnå den økonomiske optimale kvælstof mængde. Optimal gødskning = Kvælstofforsyningsnorm N-min N-frigivelse (alt i kg N/ha) (Landscenteret 2006a). N-min metoden er mest sikker i anvendelse på ensartede marker, og har størst værdi på marker hvor der kan forventes store mængder af mineralsk kvælstof (efter husdyrgødning, N-fikserende afgrøder m.v.). 17

24 N-min målinger bliver normalt taget med 1 stk./mark til en pris på ca. 700,- kr. ex moms. 1 prøve pr. mark vil være for lidt til at kortlægge marken og med en pris på ca. 700,- kr. ex. Moms vil gøre det ret dyrt at kortlægge markerne med N-min prøver, samtidigt skal prøverne tages hvert år for at kunne være repræsentative for området (Skov 2006) Geonics Limited EM38DD EM38DD måler jordens relative elektriske ledningsevne ved hjælp af elektromagnetisk induktion. Instrumentet har en senderspole placeret forrest, denne udsender et primært magnetfelt, som laver en elektrisk strøm i jorden. Denne strøm laver et sekundært magnetfelt. En modtagerspole bagerst på instrumentet måler, det samlede magnetfelt. Størrelsen af det totale felt fratrækkes det kendte primære felt og dermed findes den relative feltstyrke og er proportional med den tilsyneladende ledningsevne i jorden. Denne ledningsevne aflæses direkte på apparatet i milli-simens pr. meter (ms/m). Arealet den måler i en måling ligger mellem 1-2 m 2 og målehyppigheden er 1 Hz (1 gang pr. sek.). Det effektive måleområde for apparatet er 0,75m i horisontal og 1,5m i vertikal orientering i forhold til jordoverfladen. Herved opnås der informationer om variationen i jordbunden i hele rodzone dybden (Ditlefsen 1999)(Geonics Limited 2006)(KUPA 2006). Jordens Ledningsevne Jordens Ledningsevne af hænger af flere forskellige faktorer, ledningsevnen vil stige med jordens temperatur samt stigende salt-, vand- og lerindhold. Under danske forhold vil saltindholdet kun have en mindre indflydelse på målingen, med mindre der er gødsket for nyligt eller at grundvandet er saltholdigt. Såfremt jordtemperaturen ændres vil målingerne blive parallelforskudt, hvilket gør at den sensorbaserede inddeling af jorden relativ vil være den samme (Landscenteret 2003). Såfremt at vandindholdet og temperaturen holdes konstant har udenlandske laboratorieforsøg vist at over 90 % af variationen i de målte tal skyldes variationen i lerindholdet. Samtidigt viste forsøget at vandindholdet ikke havde 18

25 den store indvirkning på målingerne, før jorden er drænet til et stykke under jordens markkapacitet (Nehmdahl 2000). Således er jordens lerindhold lineært korrelateret til ledningsevnen (EC a ), udtryk ved nedenstående formel (Williams & Hoey 1987): Gennemsnitlig lerindhold (% <2µm) = 22,8 + 0,133 EC a EM38DD målinger taget over tid har givet identiske kort på trods af store forskelle i vandindhold og jord temperatur. I det EM38 målingerne ikke kan se forskel på ler og Tørv/Humus, kan dette give problemer idet måltallet også vil være højt når der er humus i jorden, dette skal der tages højde for ved fortolkning af EM38 kort (Nehmdahl 2000). For at få mulighed for at lave et kort på baggrund af EM38DD målingerne, er det nødvendigt at have koordinaterne for målingen. For at kunne indhente oplysninger om koordinaterne bliver EM38DD apparatet monteret på en slæde, sammen med en DGPS enhed. Slæden bliver så monteret efter en firhjulet motorcykel, som har monteret en computer, der aflæser og lagrer måledata og position op til en gang i sekundet. Såfremt forholdene er optimale, kan der køres op til 30 km/t og kapaciteten for kortlægning er på ca. 150 ha/dag (Nehmdahl 2000). Når EM38DD målingerne er udtrykt i kort over lerindholdet i jorden, er der mulighed for at lave et gødningstildelingskort Tildelingsteknologi Variable rate application (VRA) er en mulighed for at optimere gødskningen, idet forskellige jorde og forskellige afgrøder har brug for forskellige mængder af gødning Maskineri Både ordinære gødningsspredere og sprøjter kan bruges til udbringning af gødning i præcisionsjordbruget, sprederne til den granulerede gødning og sprøjterne til den flydende gødning. 19

26 Centrifugalspredere: Spreder via spredeskiver med 2-8 udkastervinger, centrifugal spredere kan kaste gødningen ud med en arbejdsbredde på op til 48 m, spredningen kan styres via computer eller være kørselsafhængig, dvs. at traktoren fremkørselshastighed styrer mængden af gødning der spredes. Trepunkt ophængte centrifugalspredere kan tage op til 2500 kg gødning med i tanken (Bøgballe 2007)(Hvam 2004)(Amazone u.å.). Pneumatiskespredere: Spreder via sprederør der fødes ved hjælp af knast- eller ribbevalser der leder gødningen frem til rørene hvor en kraftig luftstrøm blæser gødningen ud gennem rørene, de pneumatiske spredere kan have en arbejdsbredde op til 24 m og de bugserede har en laste evne på op til 6000 kg, de trepunktsophængte har en laste evne på kg (Hvam 2004). Gødningssprøjter: En almindelig marksprøjte kan bruges til udbringning af flydende gødning enten med den almindelige bom med specielle dyser eller der kan monteres en speciel gødningsbom, sprøjterne kan have en arbejdsbredde op til 40 m afhængig af hvilken type sprøjte det er (Hvam, 2004). Rauch Har udviklet en sprøjte hvor bommen er delt op i 6 sektioner hvor hver sektion kan betjenes uafhængigt af de 5 andre dermed kan sprøjten variere mængden af gødning i sektioner på ca. 6 m (Rauch 2007). Maskinerne på markedet i dag kan variere mængden i kørsels retningen, men problemet er i variation i spredebredden, bredden kan gøres mindre, men de fleste maskiner, kan ikke varieres i sektioner. Sprøjterne kan lukkes i sektioner men ikke variere mængden. Amazone har lavet ZA-M Hytronic som kan varieres i spredebredden, delt i højre og venstre side så den kan varieres i halvdelen af bredden via hydraulik. Rauch har lavet deres AGT 6000 som kan varieres i 6 sektioner ved hjælp af luft (Trane 2006)(Bøgballe u.å.)(amazone u.å.)(christensen 2006). 20

27 De mest almindelige størrelser på VRA gødningsspredere i Danmark er 20 m og derover (Griepentrog & Persson 2000) GPS Global Position System (GPS) er baseret på 24 satellitter + 3 reserve satellitter, der kredser om jorden i kendte baner, satellitternes position kontrollers jævnligt fra et kontrolcenter på jorden, som der korrigere for eventuelle afvigelser. Satellitterne udsender radiosignaler i et bestemt mønster, signalet indeholder bl.a. oplysninger om satellittens position, tidsstempel og oplysninger om satellittens generelle tilstand (El-Rabbany 2002). Når en GPS modtager signaler fra mindst 4 satellitter, beregner den afstanden fra disse til den selv. Ud fra disse beregninger kan den bestemme sin egen position, idet satellitternes position er kendt i forvejen (El-Rabbany 2002)(Lechner & Baumann 2000). I forbindelse med GPS tales der om både nøjagtighed og præcision. Nøjagtighed beskriver hvor tæt den målte position ligger på den reelle position og præcisionen beskriver hvor tæt gentagne målinger ligger på hinanden. GPS har en nøjagtighed på 22 m horisontalt og 33 m vertikalt, en videreudvikling af GPS systemet er Differential Global Position System (DGPS) der har en nøjagtighed på 1-5 m, fordi den har en stationær GPS modtager, som har konstant radiokontakt til de samme satellitter som den mobile GPS modtager. Den øgede nøjagtighed skyldes dels at begge modtagere er udsat for de samme signalfejl og satellitafvigelser og dels at den ene modtager er stationær og derfor kan bruges som reference. Nøjagtigheden på 1-5 m kan bruges til udbytte-, ukrudtskortlægning og jordbundsvariationer (El-Rabbany 2002). En tredje GPS mulighed er Real-Time Kinematics (RTK-GPS), som fungerer efter samme system som DGPS, men bruger yderligere et system kaldet Carrier 21

28 Phase Tracking, denne gør at RTK-GPS kan blive nøjagtig ned til få cm og i visse tilfælde helt ned til millimeter (El-Rabbany 2002) Tildelingskort/Realtime Ved hjælp af ovennævnte metoder kan der vælges mellem at køre efter tildelingskort eller realtime. Tildelingskortene bliver lavet ud fra udbyttekort, EM38, jordbundsanalyser m.v. og de bliver lavet inden der køres i marken. Ved realtime bliver analyserne lavet i sekunderne før tildelingen og sker direkte i marken vha. sensorer påmonteret maskineriet f.eks. Yaras N sensor. Realtime kan kombineres med udbyttekort, JB målinger m.v. for at give et endnu bedre grundlag for tildelingen, idet flere parametre for jord og afgrøde bliver brugt i kombination. Fordelen ved realtime er at der bliver taget højde for ændringer i afgrøden helt op til tildelingstidspunktet, men et af problemerne kan være data forsinkelser. Systemet der holder styr på alle data kaldes GIS (geographic information system), dette er en form for database, hvor et geografisk punkt kan sammenholdes med en eller flere værdier i dette punkt, værdierne kan være JB, udbytte, klorofyl indhold etc. (Morgan & Ess 1997). Ved brug af præcisions gødskning burde økonomien blive optimeret, idet når marken/planter får den gødning den har brug for, burde responsen blive et bedre udbytte, men Berntsen et.al. (2006) har ikke fundet nogen stor respons mellem præcisions gødskning og udbytte stigning, de forklarer resultatet med, at den eksperimentelle opbygning ikke var optimal i forhold til at finde sammenhængen mellem sensorbaseret gødningstildeling og udbytte. Flere forskellige velkendte og knapt så velkendte faktorer spiller ind med hensyn til udbyttet på en mark. Disse faktorer kan sløre de estimerede udbytte kurver, såfremt en eventuel udbyttestigning skal kunne måles må flere faktorer, som klima m.v. tages med i forsøget. 22

29 3. Materialer og metoder 3.1. Jord og afgrøde data kilder Data for lerindhold (EM38DD) og biomasse index (Yara N-sensor) har jeg venligst fået udleveret fra Dansk Landbrugsrådgivning. Jeg har fået udleveret data for 8 forskellige destinationer fordelt over Danmark for at kunne vurdere om der er nogen forskel i gødningsudbringningsbehovet Danmark over. Jeg har desværre ikke kunnet få data fra vestkysten i det Dansk Landbrugsrådgivning desværre ikke har haft forsøg med Yara N- sensoren der (Hørfarther 2006) Data konvertering For at få resultaterne ud i meter, blev data kopieret ind i en tekst fil, konverteret fra WGS84 til Utm32 og kopieret ind i en excel fil. Konverteringen skete vha. KMSTrans, som er et konverteringsprogram, der kan downloades som freeware fra Kort og matrikelstyrelsen (Kort og Matrikelstyrelsen 2006) Excel For at kunne begynde at beregne på data blev alle data efter de var konverteret til UTM32 koordinater lagt ind i Excel. Excel blev brugt til at lave statiske udregninger og udregninger for vinkler, sporbredder m.v. Variabiliteten i de forskellige marker er beregnet vha. formlerne: For gennemsnit: =MIDDEL(1 celle:sidste celle) For Standard Afvigelse: =STDAFV(1 celle:sidste celle) 23

30 Punktafstanden er beregnet ved at tage koordinaterne for to punkter med 8 mellemliggende punkter og beregne afstanden mellem disse ved hjælp af formlen: =(KVROD(SUM((X2-X1)^2)+((Y2-Y1)^2)))/9 Ved at dividere med 9 findes den gennemsnitlige afstand mellem de enkelte punkter der ligger mellem de udtagne punkter Markbeskrivelser og data Nedenstående marker er blevet valgt ud fra at kunne dække et så stort område af Danmark som muligt, data skulle gerne være repræsentativt for hele Danmark. Derfor blev landscenteret kontaktet ang. data. Landscenteret leverede nedenstående data, men det var desværre ikke muligt at få målinger fra det syd- og vestlige Jylland eller fra flere lokationer på Sjælland og Lolland-Falster. Men da de lokationer jeg har fået ligger rimeligt spredt over Danmark (Markernes placering i Danmark kan ses på bilag nr. 3), må det antages at de kan være repræsentative for landet med et vist forbehold idet JB nummerne ligger forholdsvist tæt. Tabel 5 beskriver markernes destination, JB nr., størrelse, spredebredde m.v. Punkt Antal Punkt Sporvidde Antal afstand Sporvidde målepunkter Ha JB nr. Yara N- Ltd. afstand Geonics målepunkter Geonics Yara N- Yara N Ltd. sensor Geonics sensor EM38 sensor EM38 (m) Ltd. Em38 (m) (m) (m) Egeskov , ,77 1,99 24,14 11,4 Nibe , ,06 2,85 20,18 20,2 Odder , ,86 2,07 34,67 17,3 Spørring , ,45 2,11 12,65 6,4 Tappernøje , ,91 1,73 27,57 15,5 Tommerup , ,43 1,91 12,26 12,3 Viborg , ,28 1,46 14,91 14,9 Århus , ,67 1,59 16,33 15,8 Tabel 5: mark og databeskrivelser. 24

31 Geonics Limited EM38 målinger er målinger på jordens ledningsevne og repræsentere jordens lerindhold. Yara N-sensor er målinger på afgrøden refleksion og repræsentere afgrødens biomasse index. Hvilket er beskrevet tidligere. I Tabel 5 kan ses at der er flere målepunkter i refleksionen end i ledningsevne målingen på trods af at Yara N-sensoren i de fleste tilfælde måler i bånd der er bredere end de bånd Geonics Ltd. EM38 måler i. Men da de begge lagre data med 1 Hz og har forskellig fremkørsels hastighed (Geonics Ltd. EM38 op til 30 km/t og Yara N-sensor, kører med den hastighed som gødningsspredning kræver (mellem 10 og 15 km/t)) gør at Yara N-sensor vil nå at logget flere data på samme længde end Geonics Ltd. EM38. Derfor ligger punkterne fra Yara N-sensor tættere end punkterne fra Geonics Ltd. EM38 mens sporvidden er bredere for Yara N-sensor end den er for Geonics Ltd. EM38. Markerne i Egeskov, Nibe og Tommerup er de eneste hvor der er lavet målinger på hele marken både med Geonics Limited EM38 og Yara N-sensor, de resterende 5 marker er Yara N-sensor målingerne sket i et afgrænset område i striber, derfor er målingerne fra Geonics Limited EM38 blevet tilpasset, således at det kun er målinger fra det samme område, der bliver brugt i databeregningerne, denne tilpasning bliver beskrevet senere. Spredebredden på markerne er blevet beregnet ved at tage gennemsnittet af bredden mellem målerækkerne af Yaras N-sensor, idet denne kørsel er sket efter at afgrøden er spiret frem, kan det antages at der er blevet kørt i køresporene på de enkelte marker. Beregningerne på spredebredden viser, at der er mulighed for at der er overlapninger eller huller i mellem køresporene idet de ikke angiver en bredde der svarer til gødningsspredernes bredde som måles i hele meter. Overlap betyder at der bruges mere gødning m.v. end der er nødvendigt, hvilket ikke er økonomisk optimalt og huller kan betyde at der er områder i marken der ikke får de midler de har behov for, og derfor giver mindre udbytte end der ellers kunne forventes. 25

32 3.5. Geostatistik Data analyse og variabilitet beskrivelse Geo.Filter For at markerne var ens i størrelsen m.h.t. biomasse data og lerindhold data blev al data filteret således at data ligger inden for de samme markgrænser. Dette blev gjort ved at markgrænserne blev lavet ved hjælp af data fra Yara N- sensor, UTM koordinaterne herfra blev så langt over i kortet med data fra Geonics Ltd. Em38 og alle de målepunkter der lå uden for markgrænsen blev filteret væk. På den måde blev det sikkert at alle data lå inden for de samme markgrænser. (Nielsen & Griepentrog 2006) Alle de filtrede kort over markerne kan ses i bilag Surfer 8 Surfer 8 er et program til at behandle data statistisk og det kan visualisere data ved hjælp af diverse grafer. Det blev brugt til at behandle data ved hjælp af kriging og variogrammer (Surfer ). Blanking For at få defineret markernes afgrænsning, blev data lagt ind i Surfer 8 og blev blanked, hvilket er en metode til at kunne udtage de data der ligger inden eller uden for et bestemt område, efter samme system som Geo.Filter (Surfer ). Kriging Kriging er en interpolationsteknik, som tager højde for den stokastiske variation af den rumlige variation. Kriging estimerer ikke målte lokationer udfra de omkring liggende målte punker. Kriging har vist sig at være rigtig god til at lave interpolationer af f.eks. jordtyper m.v. såfremt der er nok målinger til at metoden kan blive brugt optimalt (Morgan & Ess 1997). Kriging består af to trin, det første trin er en estimering af rådata s variabilitet og derefter en interpolation af disse (Morgan & Ess 1997). 26

33 Variogram Variogrammer er en måde at se variabiliteten i data på. To data sæt kan være meget ens i alle henseender som antal punkter, gennemsnit, standard afvigelse m.v. men når de lægges ind i et kontur kort kan det ses at de er forskellige. De almindelige statiske beskrivelser tager ikke højde for den rumlige variation af data, og derfor kan de være meget ens for to forskellige data set, variogrammet tager højde for den rumlige variation og viser dermed forskellen i disse data (Surfer ). Direction Direction er den vinkel hvorfra data bliver set, i dette projekt skulle data ses fra kørselsretningen, direction i surfer starter med 0 i X-aksens retning og med 90 i Y-aksens retning (Surfer ). Vinkelen blev beregnet i excel ud fra 2 punkter i samme kørespor ved hjælp af formelen: V=Grader(Arctan((Y 2 -Y 1 )/(X 2 -X 1 )) På nogle af lokationerne var det nødvendigt at tage den beregnede vinkel og trække den fra 180 for at få den korrekte positive vinkel. Beregnede vinkler for Geonics Limited (lerindholdet) og Yara (biomassen) ses i nedenstående tabel 6. 27

34 Vinkel Geonics Vinkel Yara Ltd. Egeskov 20,13 20,03 Nibe 5,91 5,91 Odder 6,61 7,17 Spørring 72,06 70,78 Tappernøje 113,98 114,07 Tommerup 0,00-0,13 Viborg 93,28 96,26 Århus 86,60 86,99 Tabel 6: kørselsretnings vinkler for lerindhold og biomasse Køresporene for Nibe EM38DD er buede men ligger noget af distancen langs med køresporene for data fra Yara N-sensor, derfor er der blevet brugt samme vinkel, mens tolerancen er blevet øget til 10 for at få flere punkter med. Tolerence Tolerence er den vinkel der beskriver synfeltet dvs. ved en tolerence på 5 ses 5 både til højre og venstre for Direction vinkelen (Surfer ). I projekt her er der valgt at bruge en tolerence mellem 1 og 10 afhængigt af hvor meget køresporene buer, jo mere et spor buer jo større tolerence, den valgte tolerence fremkom ved at se hvor stabilt variogrammet var ved forskellige tolerencer. Tolerence for Geonics Limited (lerindholdet) og Yara (biomassen) ses i nedenstående tabel 7. 28

35 Tolerence Geonics Ltd. Tolerence Yara Egeskov 3 3 Nibe Odder 1 1 Spørring 10 5 Tappernøje 3 5 Tommerup 1 5 Viborg 5 10 Århus Tabel 7: Tolerence for lerindhold og biomasse index Nugget, Sill og Range Når Variogrammet er lavet kan der udregnes eller aflæses Nugget, Sill og Range. Nugget er den værdi af variogrammet ved Range (afstanden) 0, hvilket repræsenterer den mikroskala variation eller målestøj i variogrammet. Det vil sige at hvis en måling bliver foretaget det samme sted på to forskellige tidspunkter vil variationen ligge inden for Nugget. Sill er den værdi på x-aksen hvor variogrammet flader ud, og repræsentere variansen i hele området. Hvis der er en stor Sill værdi er der stor varians mellem to målepunkter og omvendt en lille Sill værdi viser en lille varians mellem to målepunkter. Range er den værdi på Y-aksen hvor variogrammet flader ud, det er der hvor variabiliteten bliver konstant, Range kan beskrives som, den afstand hvor datas variation ikke længere afhænger af afstanden. Range viser i hvor stort et område variansen er, se nedenstående figur 6 (Surfer )(Foldager 2002). 29

36 Figur 6: beskrivelse af Nugget, Sill og Range (Foldager 2002) Variogrammerne kan forekomme i flere forskellige graf typer, men umiddelbart er der 3 forskellige typer hvor de fleste datasæt passer i (Surfer 2006), det er de samme tre modeller, der figurerer i dette projekt. De tre modeltyper er vist i figur 7. Figur 7: De tre mest almindelige variogram grafer. Som det kan ses kan der ikke findes Sill og Range for den lineære model i det den ikke på noget tidspunkt vil aftage. Variogrammerne for alle data kan se i bilag

37 Mean correlated distance (MCD) Range er som tidligere beskrevet den afstand, hvor datas variation ikke længere afhænger af afstanden. Hvis størrelsen af maskinerne bliver valgt ud fra denne afstand, vil værdien i den ene side af maskinen ikke være sammenhængende med værdien i den anden side, en værdi mellem 0m og Range vil være mere rigtigt (Han et.al. 1994). Han et.al (1994) beskriver hvordan MCD er baseret på den inverse funktion af variogrammet ved hjælp af formelen: hvor: γ ρ( h) = γ (h) = variogram funktion eller model γ max = max variansen (=Sill) γ ( h) γ ( h) max Ved at tage integralet for denne funktion, vil arealet under formelen fremkomme. Dette areal vil kunne ses som en akkumulation af de relaterede varianser (Han et.al. 1994). Hvor: h max = range (m) A = h max 0 ρ ( h) dh ρ (h) = den inverse funktion af variogrammet Ved at tage arealet og lægge det ud som et rektangel i det inverse variogram med en højde på 1 ( ρ (h) =1) og en bredde der er lig med A eller i denne funktion kaldet MCD. I denne situation kan MCD ses som en hypotetisk afstand med 100 % variation, som vil kunne omfatte al variation under den inverse funktion (Han et.al. 1994). 31

38 Den samlede funktion for MCD er: Hvor: h max = range (m) S = sill h = lag distance MCD = γ (h) = variogram funktion eller model h max 0 S γ ( h) dh S MCD er en optimering af størrelsen af prøvearealet eller antallet af prøve punkter pr. definerede areal afhængigt af størrelsen af markvariabiliteten (Han et.al. 1994). MCD er specielt brugbart til disse data idet MCD ikke kun bruger Nugget, Sill og Range men også variogram funktionen under Range til at definere maksimum længden, som er nødvendig for at beskrive variabiliteten i data. Dette gør at MCD værdien er mindre end værdien for Range (Griepentrog et.al. 2006). MCD kan bruges til at give en indikation på hvilken størrelse maskine der bør bruges på den enkelte mark/bedrift og dermed give landmanden en hjælp til at beslutte størrelsen på maskinen. MCD er i dette projekt beregnet udfra Yaras N- sensor data og Geonics EM38DD data men data fra et udbyttekort kan også bruges til at beregne MCD for markerne, dette kan give en indikation på om bedriftens maskiner passer, så de kan bruges til præcisions jordbrug (Griepentrog et.al. 2006) Analyse af sammenhæng mellem Yara N-sensor data og Geonics Limited EM38DD data For at få nøjagtigt det samme antal punkter er der for hver mark blevet lavet en kriging i Surfer 8 på biomasse data og lerindhold data med nøjagtigt de samme maksimums og minimums grænser samt spacing. 32