Aufgabe 4.4 - Inno4Grass

Aufgabe 4.4 Entwicklung neuer innovativer Entscheidungsunterstützungssysteme, Grünlanddatenbanken und aktives Teilen von Grünlanddaten über die Mitgliedsstaaten (M13-M36)
Task-Lead: IDELE in Zusammenarbeit mit GLZ, Teagasc, WLR, RHEA, APCA, INRA, AWE, SLU, CNR, PULS, WIR & SV

In vielen Ländern wird die Grasland-Trockenmasse (DM) -Produktion, ob für die Weide oder für die Silageproduktion routinemäßig von einigen Grünlandbauern über Unternehmen (Molkereien, Rindfleisch und Schafe) gemessen. Die Erstellung von Grasland-Messdatenbanken ist ein neuer und einzigartiger Durchbruch in der Grünlandwirtschaft. Datenbanken wie zB PastureBaseIreland und mit dem Dokument verknüpft Ref. Ares (2016) 5554549 - 26/09/2016 Akkerweb in den Niederlanden hat in Europa nur begrenzte Verfügbarkeit. Während nur eine begrenzte Anzahl von Grünlandfarmen in der heutigen Zeit gras routinemäßig abläuft, kann dies in den kommenden Jahren deutlich zunehmen. Innerhalb von WP2 wird eine Reihe von Fallstudienbetrieben interviewt und für die Grünlandleistung dokumentiert. Die Gelegenheit kann es dem Projekt ermöglichen, in eine Reihe von Fallstudienbauern weiter zu gehen und die Grünlandproduktion von solchen Betrieben zu dokumentieren. Damit kann das Projekt zum ersten Mal die DM-Produktion über eine Reihe von landwirtschaftlichen Betrieben in den EU-Mitgliedstaaten aufbauen. Innovative Landwirte und Bauernhöfe liefern neue Informationen für das Projekt und dokumentieren die Auswirkungen innovativer Praktiken und innovativer Systeme. Während dies nur eine kleine Anzahl von Betrieben am Anfang sein könnte, wird dies auf der Basis des IMS-Systems zunehmen. Eine geplante Website-Entwicklung zur Veranschaulichung der wöchentlichen Grasproduktion in den teilnehmenden Ländern könnte festgestellt werden, wenn aus den Partnerländern genügend einkaufen wird. Die Verwendung von Twitter und anderen Social Media (Facebook) kann leicht als ein wirksamer Mechanismus verwendet werden, um andere Landwirte mit den Daten, die aus den Fallstudienbetrieben generiert wurden, leicht zu unterstützen. Fallstudienbaubetriebe werden also aktiv die Nutzung von neuen Grünlandinformationen auf anderen Betrieben anregen. Ausgänge aus der kognitiven Abbildung werden genutzt, um das Entscheidungsunterstützungssystem unter Berücksichtigung der Kombinationen von Praktiken weiter zu verbessern. Die aktualisierten Entscheidungsunterstützungssysteme, die auf kognitiver Zuordnung basieren, werden vor allem das Ziel verfolgen, die vor der Einführung innovativer Praktiken und Systeme bestehende Risikoaversion zu überwinden.