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Doctoral Thesis
2010
Designing, modeling, and evaluation of improved cropping strategies and multi-level interactions in intercropping systems in the North China Plain
Designing, modeling, and evaluation of improved cropping strategies and multi-level interactions in intercropping systems in the North China Plain
Abstract (English)
Adjusting cropping systems in order to increase their efficiency is a global issue. High yield and sustainability are the catchphrases of production in the 21st century, and agricultural production has to solve the balancing act between ecology and economy. Therefore, the requests for farmers, consultants and researchers are rising, and production modes are changing. Nevertheless, solutions have to be detected spatially explicit and locally adapted and accepted in order to be implemented successfully. Taking the North China Plain as an example, the productivity of arable land needs to be further increased by applying strategies to reduce or avoid negative environmental effects. Further yield increases are not possible by increasing input factors like N-fertilizer or irrigation water as N-fertilizer rates are extremely high and irrigation water is limited. However, yield increases might be possible by developing improved cropping strategies operated by cropping designs. Taking modeling and simulation tools into account back up the acceleration of research attainments and the understanding of cropping systems. The present thesis embraces the designing and modeling of such a potential cropping system, to wit strip intercropping. Thus, the main goals of the study were to analyze, design, evaluate, and in the end model intercropping. Intercropping systems are complex systems which strongly need to be designed and evaluated carefully in order to fulfill the premises of ecological and economical efficiency as well as sustainability. Multi-level interactions have to be weighted and taken into regard for evaluating datasets applicative for modeling and simulating intercropping. The main results of the study indicated, that traditional cropping systems like intercropping are widespread in China, where approximately one third of arable land is under intercropping. Reviewing cereal intercropping systems in China, the four agro-ecological regions ?Northeast and North?, the ?Northwest?, the ?Yellow-Huai River Valley? and the ?Southwest? could be classified, distinguished and described. Intercropping offers a great variation of species combination, benefits as well as challenges for cropping systems design and farmers. Carefully balanced between facilitation and competition, intercropping bears the potential of increased yield and yield stability, income security, resource use efficiency and biodiversity. Intercropping gives evidence about traditional cropping systems with the potential for future production systems under the paradigm of sustainability. Further, results from conducted field experiments indicated that border effects are the key component of intercropping performance. Nevertheless, analyzing strip intercropping statistically has peculiarities as they lack in randomization because the cropping system imposes alternating strips. Thus, spatial variability and its effect on yield were regarded differently within a geo-statistical analysis. In addition to the geo-statistical analysis, the crop growth modeling approach paid tribute to monocropping effects as well as to field border effects occurring in strip intercropping systems. Further on a model-based approach was tested to quantify multi-level interactions with special regard to changing microclimatic conditions and to optimize intercropping systems from an agronomical point of view. In comparison to other interspecific competition modeling approaches, a shading algorithm was evaluated and implemented into the process-oriented crop growth model DSSAT in order to simulate competition for solar radiation. More common in modeling mixed intercropping, a modified Beer?s law subroutine has been used instead, e.g. in APSIM. APSIM and DSSAT were compared by modeling the conducted field trials. As a result, the Beer?s law approach was not capable to model strip intercropping. In contrast, the modeling with a changed DSSAT model showed that applying a simple shading algorithm that estimated the proportion of shading in comparison to the monocropping situation and in dependency from neighboring plant height seems to be a promising approach. The results indicated that competition for solar radiation in those systems is a driving force for crop productivity but neither the most dominant nor the one and only. Resource distribution and allocation in space and time seems to be more important than the total amount of resources. Those effects have to be taken into account when simulating interspecific competition.
Abstract (German)
Definiert als der Anbau von zwei oder mehr Feldfrüchten auf der gleichen Fläche und innerhalb der gleichen oder einer sich überlappenden Vegetationsperiode, bietet Intercropping eine große Bandbreite an Kombinationsmöglichkeiten von Feldfrüchten, verbunden mit vorteilhaften und nachhaltigen Effekten für die jeweiligen Kulturarten. Intercropping ist aber gleichzeitig eine Herausforderung für jeden Landwirt und stellt hohe Ansprüche an die Gestaltung des jeweiligen Produktions- oder Anbausystems. Intercropping ist in China weit verbreitet. Schätzungen zufolge wird Intercropping auf rund einem Drittel der gesamten Anbaufläche praktiziert. Intercropping gilt als ein Anbausystem, welches bei geringerem Betriebsmitteleinsatz höhere Erträge oder Gewinne erzielt, verglichen mit den ausgedehnten Monocropping Systemen moderner Agrar-Industriebetriebe. Damit belegt Intercropping, dass in traditionellen Anbausystemen ein Potential für zukünftige und nachhaltige Produktionssysteme schlummert. Um diesen Paradigmen und um politischen, sozialen und ökonomischen Prämissen gerecht zu werden, muss die Agrarforschung Lösungen und Strategien für angepasste Produktionssysteme bereitstellen ? und das in immer kürzeren Zeitspannen. Der Einsatz von computergestützten Pflanzenwachstumsmodellen, mit deren Hilfe komplexe Anbausysteme regional und überregional, sowie über längere Zeiträume hinweg simuliert und analysierte werden können, hat sich dabei als wertvoll erwiesen. Wie Intercropping Systeme gestaltet werden müssen und welche Probleme dabei auftauchen, welche Datengrundlage für eine Modellierung benötigt wird und welche systemimmanenten Interaktionen berücksichtig werden müssen, sind Gegenstand der vorliegenden Dissertation. Allerdings gestaltet sich die statistische Auswertung von speziell Strip Intercropping als schwierig, da Intercropping-Versuche aufgrund der zwangsläufig streifenförmigen Anordnung nicht randomisiert werden können. Intercropping bedarf also einer räumlichen Betrachtungsweise, um ertragsrelevante Effekte adäquat abzuschätzen und statistisch abzusichern. Deshalb wurden die Versuche geostatistisch ausgewertet und mehrere räumliche Modelle evaluiert und getestet, um die Modellgüte zu verbessern. Nicht nur die statistische Auswertung von Intercropping ist diffizil, auch die Datengrundlage von Intercropping in China ist lückenhaft. Im Vergleich zu anderen Ländern wie beispielsweise Indien oder Teilen Afrikas, wo Intercropping gängige Praxis ist, scheint die Dokumentation und Erforschung von Intercropping Systemen in China Nachholbedarf zu haben. In einer Literaturstudie wurde deshalb ein erster Versuch unternommen, China in agro-klimatische Regionen hinsichtlich ihres Potentials und ihrer Verbreitung von Getreide betonten Intercropping Systemen einzuteilen. In einer zweiten Literaturstudie wurde dargestellt, welche Modelle für Intercropping bereits evaluiert, kalibriert und validiert wurden. Exemplarisch für ein prozess-orientiertes Pflanzenwachstumsmodell, welches multiple Anbausysteme und deren Konkurrenz um Sonnenlicht mithilfe des Beer-Lambert?schen Gesetzes simuliert, wurde APSIM gewählt. Dieser in der Forschung recht gängige Ansatz wurde mit dem in der vorliegenden Dissertation evaluierten, getesteten und in DSSAT implementierten Beschattungs-Algorithmus verglichen. Mit dem DSSAT Modell war es bislang nicht möglich, Intercropping zu simulieren. Es zeigte sich, dass es mit einem modifizierten Beer-Lambert?schen Gesetz nicht möglich war, Strip Intercropping adäquat zu simulieren. Unter der Voraussetzung, dass es im Strip Intercropping einen Gewinner und einen Verlierer gibt, das heißt, dass eine Kulturart mehr Sonnenlicht erhält als im Monocropping und eine andere dafür weniger, ist der Beer-Lambert?sche Ansatz viel versprechend und verwendbar. Die Kompensationsfähigkeit einer Fruchtart kann jedoch nicht simuliert werden, ebenso keine Ertragssteigerung der im System dominanten Fruchtart. Im Gegensatz dazu zeigte sich, dass der Beschattungs-Algorithmus, der in DSSAT integriert wurde, beide Systeme ? Intercropping und Monocropping ? simulieren konnte. Allerdings wurde in diesem Ansatz zusätzlich berücksichtig und getestet, dass Konkurrenz um solare Einstrahlung nicht die einzig bestimmende ist. Der Beschattungs-Algorithmus konnte zwar einen Teil des Ertragszuwachses im Intercropping erklären beziehungsweise simulieren, allerdings erst unter Berücksichtigung mikroklimatischer Effekte. Der Allokation von Pflanzenwachstumsfaktoren in Raum und Zeit kommt in Intercropping Systemen eine größere Rolle zu als deren absolute Höhe oder Menge. Solche Effekte müssen berücksichtig werden, um die Modellierung von Strip Intercropping weiterhin zu verbessern und Strip Intercropping Systeme zu optimieren.
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Notes
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Faculty
Faculty of Agricultural Sciences
Institute
Institute of Crop Science
Examination date
2010-12-16
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Language
English
Publisher
Publisher place
Classification (DDC)
630 Agriculture
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Standardized keywords (GND)
BibTeX
@phdthesis{Knörzer2010,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/5415},
author = {Knörzer, Heike},
title = {Designing, modeling, and evaluation of improved cropping strategies and multi-level interactions in intercropping systems in the North China Plain},
year = {2010},
school = {Universität Hohenheim},
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