Forschung

Der Echte Mehltau der Rebe, verursacht durch Erysiphe necator Schwein., ist eine der bedeutendsten Krankheiten im Weinbau. Gegenwärtig wird der Schaderreger meist mit 6-10 Fungizidapplikationen bekämpft. Aufgrund der negativen Effekte von Pestiziden auf das Ökosystem will die EU Kommission die Pflanzenschutzmittelverwendung bis 2030 um 50 Prozent reduzieren. Dieses Projekt liefert einen Beitrag zu diesem Vorhaben und setzt sich das Ziel die Anzahl der nötigen Fungizidanwendungen zur Bekämpfung des Echten Mehltau zu reduzieren, ohne Qualitätsverluste des Erntegutes in Kauf nehmen zu müssen. Es gibt Anhaltspunkte, dass besonders zu Beginn der Vegetation die Möglichkeit besteht, die Anzahl an Fungizidbehandlungen zu minimieren. Einen wichtigen Beitrag können hier mathematische Modelle leisten; um dieses Potential voll auszuschöpfen müssen jedoch noch zahlreiche Wissenslücken über die Epidemiologie des Erregers geschlossen werden. Ein zielgerichtetes und damit pestizidreduzierendes Management erfordert die Berücksichtigung der regionalen Krankheitsentwicklung. Das Projekt geht hier auf die Schlüsselfaktoren ein: Der Zeitpunkt der Primärinfektion, die Verbreitung der Ascosporen sowie die Inkubationszeit sollen in Kombination mit den Witterungsfaktoren unter natürlichen und kontrollierten Bedingungen untersucht werden. Basierend auf diesen Ergebnissen werden mathematische Modelle und darauf aufbauend regional adaptierte Fungizidstrategien für Winzer*innen entwickelt. Diese wissensbasierten Strategien ermöglichen nachhaltige Konzepte für den Pflanzenschutz im Weinbau und tragen zur Erreichung einer 50-prozentigen Pestizidreduktion bei.

Der Weinbau ist eines der wirtschaftlich wichtigsten Agrarsysteme in Europa. Die Weinrebe verfügt über eine große genetische Vielfalt auf der Ebene der Unterlage, der Sorte und des Klons. Leider wird diese Vielfalt derzeit nur in sehr geringem Umfang genutzt, und ihre potenzielle Rolle bei der Reaktion auf abiotischen Stress wurde noch nicht angemessen quantifiziert. Dies stellt die Winzer vor die offene Frage, welches die besten Mittel sind, um ihre Weinberge an spezifische Umweltbedingungen anzupassen (z. B. Hitzewellen, Trockenheit, Staunässe usw.). Auf wissenschaftlicher Ebene ist es von entscheidender Bedeutung, die genetische Plastizität von Unterlagsreben, Sorten und Klonen (und deren Wechselwirkungen) zu verstehen, um das derzeitige Pflanzmaterial weiter anzupassen und zu verbessern und die genetische Vielfalt der in Europa verwendeten Rebsorten zu erhalten. Es müssen Standards für physiologische Merkmale definiert werden, und der Einfluss der verschiedenen genetischen Hintergründe auf den Wert und die Flexibilität dieser Merkmale unter verschiedenen Umweltbedingungen muss verstanden werden. Vor diesem Hintergrund wurde das Projekt DiverGrape konzipiert, an dem Partner aus vier europäischen Ländern mit unterschiedlichen Umwelt- und Weinbaubedingungen beteiligt sind. Im Rahmen der Partnerschaft werden Forscher einen standardisierten methodischen Ansatz anwenden, der sowohl auf ökophysiologischen als auch auf metabolomischen Werkzeugen basiert, um den Beitrag folgender Faktoren zur Umweltreaktion zu quantifizieren: i) klonale Variation innerhalb bestimmter lokaler Sorten, ii) Unterlagsmaterial für eine bestimmte Sorte und ii) die Interaktion zwischen Unterlage und Edelreiser. Unter Ausnutzung bestehender Weinberge mit einer Vielzahl von genetischem Material in verschiedenen europäischen Weinbaugebieten wird die Partnerschaft quantifizieren, wie die Umwelt die Plastizität der Rebe in Bezug auf bestimmte Klimazonen beeinflusst. Die im Rahmen des Projekts DiverGrape erzielten Ergebnisse werden den Weinbauern das Wissen vermitteln, wie sie die vorhandene genetische Vielfalt der Reben optimieren können, um ihre Weinberge an extremere Klimasituationen anzupassen.

Das Projekt MoFAB wird im Rahmen der F&E-Infrastrukturförderung - 3. Ausschreibung der FFG eingereicht: Am Universitäts- und Forschungszentrum Tulln wird ein Phenomobile (Feldfahrzeug für die Erfassung von Pflanzeneigenschaften) beschafft, mit einem kundenspezifisch angepassten 3D Fusionssensor aus Laser Scanner mit Spektral-, beziehungsweise Wärmekamera ausgestattet, und für Feldmessungen vorbereitet. Der Fusionssensor wird mit Hilfe eines Weinreben-Topfversuchs auf vernetzten Feldwaagen, mit handgehaltenen Sensoren und destruktiven Messungen kalibriert und validiert, und in Trockenstressversuchen unter einem fahrbaren Gewächshaus und in Feldversuchen verwendet. Mit den Fusionsdaten werden, mit Hilfe von Algorithmen, Datenpipelines für neue Pflanzenmerkmale entwickelt. Ein Mähdrescher mit integrierten Phänotypisierungs-Geräten (Wiegesystem, NIRS) wird beschafft, und zur Referenzierung der mit dem Phenomobile bestimmten Merkmale verwendet. Ein besonderer Schwerpunkt ist die Entwicklung absoluter und vergleichbarer Messungen des Stickstoffgehalts und der stomatären Leitfähigkeit der Blätter, nützliche Merkmale zur Entwicklung von Feedback-Schleifen für die Digitalisierung des landwirtschaftlichen Stickstoff- und Wassermanagements und der Selektion in der Züchtung.