Precision Farming lohnt sich – auch im Getreideanbau, und auch auf den verhältnismäßig kleinen Ackerschlägen des Münsterlandes. Das ist das vorläufige Ergebnis eines großangelegten Feldversuches unter der wissenschaftlichen Leitung der Fachhochschule Südwestfalen in Soest. Die beteiligten Landwirte trafen sich jetzt zu einem Erfahrungsaustausch in Freckenhorst. Seit 2020 untersuchen die Fachhochschule und die DEULA Westfalen-Lippe, die Maschinengemeinschaft Freckenhorst, der Betriebshilfsdienst und 5 beteiligte Landwirte, ob Precison Farming in unserer Region wirtschaftliche Vorteile bringt. Die Europäische Union fördert dieses Forschungsprojekt im Rahmen der Europäischen Innovationspartnerschaft EIP. Ziel von Precision Farming ist die Steigerung der Erträge bei gleichzeitig weniger Einsatz von Saatgut – und Düngemittelmitteln. „Vorläufig“ sind die Ergebnisse deshalb, weil die drei Jahre, in denen die Versuche bisher stattgefunden haben, völlig unterschiedlich waren. Sowohl das Wetter ( Niederschläge ) als auch die Bodenbeschaffenheit auf den untersuchten Ackerschlägen als auch die erprobten Technologien ergaben zusammen so viele unterschiedliche Parameter, dass es schwer ist, Ursache und Wirkung verlässlich zuzuordnen: „Ich weiß zwar, dass ich etwas richtig mache, ich weiß nur nicht genau, was!“, brachte einer der Projektpartner die Ergebnisse auf den Punkt. So war das Jahr 2021 ungewöhnlich nass, was gut für den Maisertrag war. In diesem Sommer wurden signifikant höhere Getreideerträge eingefahren, was aber auch an der warmen Witterung gelegen haben kann. Dennoch gab es gerade bei den Versuchsparzellen, in denen mit Precision Farming gesäht und gedüngt wurde, zum Teil auffallend gute Ernteergebnisse in allen Kulturen. Auch der Mais scheint dort, wo er mit Unterstützung von GPS- und Ertragskarten gelegt und gedüngt wurde, die in diesem Jahr herrschende Trockenheit besser zu vertragen.
Die beteiligten Landwirte wünschen sich nun eine Fortführung des Forschungsprojektes um weitere drei Jahre, um konkrete Handlungsempfehlungen aus den Ergebnissen ableiten zu können.
