Pflanzen

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Forschungsprogramm Mikrobielle Biodiversität

Die Datenerhebung in mehreren Modellsystemen ist erfolgreich abgeschlossen. Die Datenanalysen, die auf weiter- bzw. neuentwickelten Bioinformatik-Methoden beruhen, sind weit fortgeschritten. Beispiele: Eine standortspezifische Unterscheidung von Boden-Mikrobiomen ist möglich; Pseudomonaden mit Wirkung gegen Pflanzenkrankheiten haben Potenzial für den Einsatz in Blatt-Mikrobiomen; die Aufschlüsselung von Fettsirte-Metagenomen bis auf Stammebene ist erfolgt. So wird das Wissen über die Funktionen von Organismen in landwirtschaftlich wichtigen Ökosystemen erweitert.

www.agroscope.ch/mikrobielle-biodiversitaet


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Bienenbestäubung auch für Feldkulturen wichtig

Bei der Untersuchung der Bestäubungsleistung von Honig- und Wildbienen in der Schweiz zeigte sich, dass nebst den Obst- und Beerenflächen auch auf 14% der Ackerflächen bestäubungsabhängige Kulturen angebaut werden. Der Wert der dank Bestäubung erreichten Erträge aller Kulturen beträgt 341 Millionen Franken pro Jahr. Wahrscheinlich stehen dafür nicht überall genügend Honigbienen zur Verfügung, obwohl die Abdeckung im Schnitt gut ist. Angesichts dieser bedeutenden Zahlen ist Bienen- und Wildbienenschutz nötig.


Kurztext_SFF01

Englisches Raigras für Klee-Gras-Mischungen

Aus der modernen Futterproduktion ist das Englische Raigras heutzutage nicht wegzudenken. Im schwer überblickbaren Sortenangebot dieser weltweit gezüchteten Futterpflanze bietet Agroscope mit den vergleichenden Sortenversuchen Hilfestellung für die landwirtschaftliche Praxis. Aufgrund der Versuchsergebnisse empfiehlt Agroscope aus 62 geprüften Sorten neu Artonis, Soronia, Araias, Koala und Praetorian für den Futterbau in der Schweiz. Die ersten vier stammen aus dem Zuchtprogramm von Agroscope.


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Ackerbau: die richtige Sorte am richtigen Ort

Die umfassende Voraussage der Leistung von Genotypen ist sehr wichtig, um die Leistung von Sorten in spezifischen Umgebungen voraussagen und unser Wissen für die Entwicklung neuer Sorten im Ackerbau erweitern zu können. Agroscope hat mit dem Einsatz von Prognosealgorithmen begonnen und dabei historisches Datenmaterial analysiert. Mit Hilfe von Algorithmen, die auf «ridge-regression» und «deep-learning» basieren, konnten genaue Voraussagen für gewisse Standorte und Genotypen gemacht werden. Die Methoden sind vielversprechend für die Bestimmung des geeigneten Standortes für die jeweiligen Sorten.