Landwirtschaftliche Betriebe in Europa oder den USA verändern sich mehr und mehr zu High-Tech-Unternehmen: Drohnen erkennen Schädlingsbefall und übermitteln ihre Daten an Landmaschinen, die dann gezielt Pestizide spritzen. Roboter entfernen Unkräuter, bevor diese zum Problem werden. Bewässerungs-Systeme überwachen die Bodenfeuchte und berieseln die Wurzeln nur dort, wo es Not tut. „Diese Smart-Farming-Technologien haben das Potenzial, den Ackerbau nachhaltiger und umweltschonender zu machen“, erklärt Agrarwissenschaftler Prof. Dr. David Wuepper von der Universität Bonn.
Wuepper weiß aber auch, dass sich die Umstellung nicht für jeden Betrieb rentieren dürfte – zumindest auf kurze Sicht. Denn die Kosten für Smart Farming-Technologien sind nicht unerheblich; ganz abgesehen vom Know-how, dass ihre Etablierung erfordert. Die Rahmenbedingungen variieren zudem lokal stark – von den Kosten für Arbeitskräfte über die Umweltauflagen bis hin zur Verfügbarkeit von Schulungen. „Wir wollten daher wissen, wo sich Präzisions-Landwirtschaft ökonomisch besonders lohnt“, sagt Shahrear Roman, der in Wueppers Arbeitsgruppe promoviert.
Die Ergebnisse ihrer in PNAS veröffentlichten Studie zeigen, dass sich Smart Farming bereits auf 42 Prozent der globalen Ackerfläche rechnet. Die Rentabilität dieser Technologien ist weltweit jedoch ungleichmäßig verteilt.
Rentabilität von Smart Farming ist weltweit ungleichmäßig verteilt
Am größten ist der wirtschaftliche Nutzen in Gebieten, in denen Einkommen und Bildung hoch, Felder groß und Umweltauflagen streng sind. Dazu zählen etwa Westeuropa, Kanada, die USA und Australien. Ein Grund: Dort kommen momentan oft große Mengen an Dünger und Pflanzenschutzmitteln zum Einsatz. „Entsprechend lässt sich Geld sparen, wenn man diese Mittel nur dort ausbringt, wo es wirklich nötig ist“, betont Shahrear Roman. Zudem ist Arbeit dort teuer, daher lohnt sich der Einsatz von Maschinen und Robotern.
In den Ländern südlich der Sahara hingegen ist das Potenzial momentan begrenzt. „Das liegt unter anderem daran, dass die verfügbaren Technologien schlecht zu kleinbäuerlicher Landwirtschaft passen“, betont Wuepper, der auch Mitglied im Transdisziplinären Forschungsbereich (TRA) „Sustainable Futures“ sowie im Exzellenzcluster PhenoRob der Universität Bonn ist. „Momentan werden die Geräte mit Fokus auf große, kapitalintensive Betriebe in Nordamerika und Europa entwickelt. Die Agrarforschung sollte zukünftig verstärkt nach Lösungen suchen, die sich auch auf Kleinbetrieben sinnvoll einsetzen lassen.“
Eine Weltkarte für fünf Technologien
Für ihre Studie haben sich die Forscher zunächst angesehen, wo überall auf dem Erdball bereits Smart-Farming-Technologien zum Einsatz kommen. Datenbanken, die das systematisch erfassen, gibt es kaum. „Wir haben daher einerseits mehr als 8.000 Smart-Farming-Expertinnen und -Experten rund um den Globus angeschrieben und gefragt, ob sie in ihrer Gegend von entsprechenden Bemühungen wissen“, erklärt Roman. Zusätzlich werteten die Forscher die wissenschaftliche Literatur aus, um Betriebe zu identifizieren, die schon Methoden der Präzisions-Landwirtschaft nutzen.
Strengere Umweltpolitik beschleunigt die Umstellung enorm
Die Wissenschaftler trugen so mehr als 4.000 Standorte zusammen, in denen heute bereits intelligente Bewässerungssysteme, Unkrautroboter oder drohnengestützte Analysen zum Einsatz kommen. Im nächsten Schritt untersuchten sie, welche Rahmenbedingungen eine Umstellung auf Smart Farming befördern. Dabei kamen Maschinenlern-Algorithmen zum Einsatz. „Wir haben festgestellt, dass sich Smart Farming bereits dort auszahlt, wo strengere Umweltauflagen etabliert sind“, sagt Roman. „Sie sind der wichtigste Einflussfaktor in unseren Modellen.“
„Wir haben nun auf Basis dieser Ergebnisse extrapoliert, wie sich der Einsatz von Smart-Farming-Technologien in Zukunft je nach Gebiet verändern könnte“, erläutert Prof. Wuepper. In ihren Modellen berücksichtigt das Team dabei auch Prognosen zur regionalen wirtschaftlichen Entwicklung. Als Ergebnis erhielten sie eine Weltkarte, die das Potenzial der Präzisions-Landwirtschaft grafisch darstellt. Die Forscher haben dieses Resultat zudem auf verschiedene technologische Kategorien heruntergebrochen: Autonome Bewässerungssysteme; Unkraut-Roboter; Drohnen und andere Ansätze, die die Felder kartieren und Handlungsbedarfe erkennen; Maschinen, die selbst entscheiden, wie viel Dünger oder Pestizide sie ausbringen; sowie GPS-Lenksysteme, die die Maschinen präzise auf Kurs halten und Überlappungen vermeiden.
Die Studie zeigt zudem, wo Smart Farming den größten Nutzen für die Umwelt bringen könnte, in welchen Regionen die Technologien rentabel und die Probleme, die sie lösen können, am gravierendsten sind. So sind etwa intelligente Bewässerungssysteme oft gerade in Regionen profitabel, die zunehmend unter Wassermangel zu leiden haben.
„Ökologischer und ökonomischer Nutzen gehen also häufig Hand in Hand“, sagt David Wuepper. „Aber das kommt nicht von alleine: ohne politische Maßnahmen lässt sich der Großteil des ökologischen Nutzens nicht realisieren.“