Gjødsling med John Deere HarvestLab og Yara Atfarm

I dag blir nesten all eng i Noreg gjødsla med lik mengde innad på skifte eller i nokon tilfelle likt på heile garden. Tettheit og avlingspotensiale på enga kan variere mykje mellom forskjellige skifter og innad på skiftet. Dette kan skyldast variasjonar i jordart, pH, alder på enga, overvintring, tilgang på sollys, dreneringsstand/ tilgang på vatn, artssamansetning, skadar frå beitande vilt og m.m. Når ein då gjødslar med flat mengd på hele arealet vil ein kunne risikere at ein på stader gjødslar mykje meir enn det vegetasjonen er i stand til å ta opp, som resulterer i unødig belastning på klima, miljø og økonomi. Andre stader kan ein risikere at ein gjødslar for lite i forhold til avlingspotensialet, dette kan føre til dårlegare avlingskvalitet og dårlegare utnytting av areal.

Verktøy for presis gjødsling

Dagens strategi for planlegging av gjødselmengd tek utgangspunkt i jordprøvar, ofte samleprøve for hele skiftet, og bondens forventa avlingsmengd. Bondens forventa avlingsmengd er ofte eit grovt estimat som ofte baserer seg på eit fåtal fôrprøvar og ei oppfatning av kva som er ei bra og ei dårleg eng. Det finst fleire tilbydarar av verktøy for meir presis gjødsling og i prosjektet Make Grass Great Again ville vi sjå nermare på om nokon av desse metodane har noko for seg. Verktøya vi prøvde ut var John Deere HarvestLab og Yara Atfarm.

• John Deere HarvestLab er en Nir (Near Infrared) sensor, montert på en finsnitter-høstemaskin. Sensoren leser nært infrarødt lys reflektert fra høstet gress. Ut fra dette kan man blant annet se tørrstoffinnhold, protein, fiber og mengde.
• Yara Atfarm er et nettbasert verktøy som tar utgangspunkt i satellittbilder av enga. Disse bildene blir analysert med Yaras formel for å finne nitrogenbehovet i bestanden.

Ruteforsøk

Det vart anlagt to ruteforsøk hjå ein feltvert Surnadal og ein på Oppdal. Desse var plassert på same skifte. Vi kika på tidlegare innsamla haustedata og plukka ut det området på skiftet som var best og det som var dårlegast. Vi anla så eit ruteforsøk på kvar av desse plassane. Sjå bilete over. Forsøksrutene var anlagt i allereie eksisterande eng og blei gjødsla og hausta to gonger. Ruteavlinga blei vegd og det vart teke ut prøver som vart sendt inn til OfotLab for analysering.

Gjødsling

For gjødsling basert på haustedata frå HarvestLab er det teke utgangspunkt i gjødslinga som var gjort i fjor til førsteslått og kva ein fekk i avling ut ifrå denne gjødslinga. Dette avviket vart nytta for å justere gjødselmengdene som bonden la opp til å nytte i år. Det var og kika på proteinnivå på haustedata sidan det seier noko om korleis ein har truffe med gjødslinga tildegare år. På andre gjødsling basert på HarvestLab er det teke utgangspunkt i avlinga for førsteslåtten i år og gjødsla etter avlingsnorm for fordeling av avling mellom slåttane.

For gjødsling basert på data frå AtFarm nytta vi satellittbilete frå rett før førsteslåtten i fjor og lot programmet omfordele gjødselmengda bonden la opp til i år. For andre gjødsling basert på AtFarm er det teke utgangspunkt i siste bilete før slåtten i år og programmet vart nytta til å omfordele gjødselmengdene som bonden hadde planlagt å nytte. Årets forsøk vart tydeleg prega av ein vanskeleg vinter med ein påfølgjande veldig tørr og varm vår med rekordtidleg førsteslått. Den varme og tørre våren førte til at graset ikkje vann å byggje noko særleg avling, men gjekk rett i skyting for førsteslåtten.

Konklusjon frå forsøka

Om ein ser på avlingstala frå førsteslåtten ser ein eigentleg liten variasjon mellom verken felta eller behandlingane. Maksruta har fått ein god del meir nitrogen enn dei andre behandlingane og avlinga ligg likevel på same nivå. Dette tyder nok på at tørke kan ha hatt større effekt på felta enn tilgang på nitrogen.

For gjødselmetode HarvestLab merker vi at det kan vere ei svakheit å nytte avlingsdata frå året før til å justere årets gjødsling utan noko form for korreksjon på overvintring og tettheit i årets eng. Vi har erfart at det kan vere vanskeleg å få inn data frå fleire leigesnittarar og samkjøre dette. Det er forholdsvis kurant om ein har kjennskap til programmet, men dette kan vere ei utfordring for at bønder skal ta i bruk data. Vi har og erfart at det kan vere forskjell på kor gode data ein får inn er og det kan truleg ha ein samanheng med kor godt kalibrert HarvestLab er. Det er uvisst korleis data frå eventuelt forskjellig kalibrerte HarvestLab-ar påverker databehandling. Avlingsdata kan vere ei god hjelp til å evaluere tidlegare gjødsling, men det bør truleg leggjast til grunn noko fleire faktorar enn berre tidlegare avling om ein skal nytte det til gjødsling.

For metode AtFarm er det nytta satelittbilete frå før førsteslåtten på fjoråret til å tildele gjødsel i år. Dette gjer at ein truleg ikkje får utnytta potensialet i satellittfoto ved at ein ikkje har moglegheit til å sjå på, og korrigere for, årets vekstforhold og føresetnad for avling. Om ein skulle utnytta seg av moglegheitene som årets bilete gir måtte ein truleg delt gjødslinga for å få noko vekst å sjå på og dette var det ikkje rom for i dette prosjektet. På andre gjødsling nytta vi bilete som var basert på flat gjødsling med bondens metode på resten av skiftet sidan ruteforsøket er for lite til at det plukkast opp på satellittfoto. Det er difor ikkje teke høgde for korleis ei variert gjødseltildeling på våren vil påverke satellittfoto og datagrunnlag til 2. gjødsling. Dette vil ein truleg måtte prøve ut i eit storskalaforsøk.

Det er mogleg å sjå fleire samanhengar mellom tildelt gjødselmengde og avlings og proteinresultat, men det er dessverre for liten datamengd til at ein kan trekkje ein tydeleg konklusjon. Vi har ein ambisjon om å arbeide viare med dette temaet for å få bygd kompetanse både i rådgjevinga og i resten av landbruket.