Modelling the uncertainty of weed density estimates to improve post‐emergence herbicide control decisions

Summary: Resume: Zusammenfassung A field is sampled or scouted to estimate the average densities of weed species present in order to make a post-emergence control decision. The patchy distribution of broadleaf weeds within fields hinders quick, accurate estimation of average densities, yet these estimates are used for decision making without consideration of the possible error. We investigated the potential for improving decision making by modifying a post-emergence soybean herbicide decision model to account explicitly for uncertainty about the average densities as part of the decision process. Uncertainty was modelled from general characteristics of weed distribution and information obtained from scouting. Scouting, decision making, and the profit expected with the decision were simulated for 14 fields to measure the improvement in decision making. Decision making was improved somewhat by including uncertainty into the evaluation of alternative actions. Variability of weed distribution between fields and species may be an obstacle to improving post-emergence weed control decision making with this decision analytic approach. Modelisation de l'incertitude des estimations de la densite d'adventices pour ameliorer les decisions de traitements herbicides post-levee Un champ a eteechantillonne ou selectionne pour estimer les densites des especes d'adventices presentes en vue de decider un desherbage de post-levee. La distribution des plaques d'ad-ventices dicotyledones a l'interieur des champs gene rapidement, une estimation precise des densites moyennes; ces estimations sont actuellement utilisees pour une prise de decision sans considerer l'erreur possible. Nous avons etudie le potentiel d'amelioration de la prise de decision en modifiant un modele de decision de traitement herbicide du soja en post levee en tenant compte explicitement de l'incertitude des den-sites moyennes comme une partie du schema decisionnel. L'incertitude a ete modelisee a partir des caracteristiques generales de la distribution des adventices et l'information obtenue de l'echantillonnage. L'echantillonnage, la prise de decision et le profit attendu de la decision ont ete simules pour 14 champs afin de mesurer l'amelioration de la prise de decision. La prise de decision a ete amelioree quelque peu en incluant l'incertitude dans l'evaluation des actions alternatives. La variabilite de la distribution des adventices entre les champs et les especes peut etre un obstacle pour ameliorer la decision pour un desherbage de post levee avec une approche decisionnelle analytique. Die Modellierung der Unscharfe bei der Erfassung des Deckungsgrades von Unkrautern zur Verbesserung der Bekampfungsentscheidung bei Nachauflaufherbiziden Fur die Bekampfungsentscheidung bei Nachau-flaufherbiziden wurde der durchschnittliche Deckungsgrad der auf einem Feld vorhandenen Unkrautarten erfaβt. Die nesterweise Verteilung dikotyler Arten erschwert eine schnelle, akkurate Bestimmung der Dichte, dennoch werden Entscheidungen ohne Berucksichtigung dieses Fehlers getroffen. Wir haben Moglichkeiten fur eine verbesserte Entscheidung erarbeitet, indem wir ein Entscheidungsmodel] fur Nachauflaufbe-handlungen in Sojabohnen modifizierten. Die o.a. Unscharfe wurde auf der Grundlage der charakteristischen Verteilung der Unkrauter und der Beobachtungswerte modelliert. Die Boniturwerte, die Entscheidungsfindung und der daraus zu erwartende Nutzen wurden fur 14 Schlagen simuliert, um den Vorteil dieses Verfahrens zu uberprufen. Dabei zeigte sich, daβ die Entscheidungsfindung bei der Bewertung alternativer Vorgehensweisen (nur) geringfugig verbessert wurde. Die Variabilitat der Unkrautverteilung zum einen je nach Art und zum anderen von Feld zu Feld stellt ein weiteres Problem fur eine Verbesserung eines derartigen Entscheidungsmodells dar.