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Risikofaktoren für Blacke
Untersuchung der Risikofaktoren für das Vorkommen von Blacke
Ziel dieser Studie ist es, Bewirtschaftungs- und Umwelt-Faktoren zu identifizieren, die für das Vorkommen von Blacke mitverantwortlich sind. Daraus sollen Praxisempfehlungen für eine angepasste Bewirtschaftung abgeleitet werden, um das massive Auftreten von Blacke zu verhindern.
Die Studie folgt einem Design für On-Farm Risikoanalysen zur Identifizierung von Kontrollmassnahmen; ein gleiches Studiendesign wurde bereits bei Jakobskreuzkraut (Senecio jacobea) erfolgreich angewendet. Parzellen mit hohem Befall von Blacke (Case, Abbildung 1) wurden mit Parzellen ohne Befall (Control, Abbildung 2) verglichen, indem die Bewirtschaftungs- und Umwelt-Faktoren untersucht wurden.
Mit Unterstützung der kantonalen Beratungsdienste wurden 40 Flächen mit starkem Blackenbefall identifiziert (Abbildung 3). Dazu wurde in einem Umkreis von max. 1 km eine Parzelle mit keinen oder sehr wenig Blacken ausgewählt. Diese Case-Control Paare deckten drei biogeografische Regionen der Schweiz ab: Mittelland, Voralpen und Jura. Die Felderhebungen fanden von Mitte Mai bis Ende Oktober 2019 statt.
Die Felddatenerhebung beinhaltete:
- Blackendichte auf dem Feld
- Aufnahme der Lückigkeit des Pflanzenbestandes
- Bodenuntersuchungen (Makronährstoffe, Textur, pH, Kationenaustauschkapazität)
- Vegetationsaufnahme
- Bodenverdichtung
- Blackensamenbank
Keimexperiment zur Bestimmung der Blackensamenbank
Zur Bestimmung der Anzahl der keimfähigen Blackensamen pro Parzelle (Blackensamenbank) wurde ein Gewächshaus-Experiment durchgeführt (Abbildung 4). In den aufbereiteten Bodenproben wurden dreimal pro Woche die gekeimten Samen gezählt (Abbildung 5).
Im Durschnitt enthielten Case-Parzellen 866 keimfähigen Samen pro m2; die Werte schwankten allerdings sehr und reichten von 0 bis 3638 keimfähigen Samen pro m2. Hingegen zeigten drei Viertel der Control-Parzellen keine Blackensamen; der Durchschnitt in den Control-Parzellen lag bei 51 keimfähigen Samen pro m2.
This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement nº 727321.