Von einem Weizenfeld in Anhui zu einer weiterreichenden Frage
Lesern außerhalb Chinas ist der Name Xu Congxiang möglicherweise nicht geläufig. Öffentlichen Berichten zufolge ist er ein Getreidebauer aus dem Dorf Zhanghuai im Kreis Taihe, Fuyang, in der Provinz Anhui, und hat den größten Teil seines Lebens auf Weizen- und Sojabohnenfeldern verbracht. Die Einheimischen bezeichnen den erfahrenen Landwirt als „lebendes Lexikon der Landwirtschaft“, da er Notizbücher führte, Methoden auf dem Feld erprobte und schwierige agronomische Konzepte in einer einfachen Sprache erklärte, die auch benachbarte Landwirte verstehen konnten.
Seine Geschichte ist für ein Publikum aus dem Bereich der intelligenten Landwirtschaft nicht deshalb aufschlussreich, weil es sich um eine vollständige Biografie handelt, sondern weil sie einen praktischen Wandel verdeutlicht, mit dem viele landwirtschaftliche Betriebe derzeit konfrontiert sind. Traditionelles Wissen ist nicht von den Feldern verschwunden. Es wurde schriftlich festgehalten, erprobt, mit wissenschaftlichen Empfehlungen abgeglichen und nach und nach mit moderner Landwirtschaftstechnologie wie Ernteüberwachung, Betriebsüberwachung, Fernerkundung, Drohnen und digitalen Felddaten verknüpft.
Dieser Artikel stützt sich auf Fakten, die in öffentlichen Berichten über Xu Congxiang und seine Familie beschrieben werden. Wewin Smart Agri war an den hier beschriebenen Projekten nicht beteiligt, und die Beispiele dienen lediglich dazu, zu erläutern, wie moderne Landwirtschaftstechnologie Erfahrungen aus der Praxis in zeitnahere und messbare Entscheidungen umsetzen kann.
Traditionelle Erfahrung war die erste Felddatenbank
Das landwirtschaftliche Wissen der Familie entstand in einer Zeit, in der die Feldarbeit noch stark von körperlicher Arbeit, Gedächtnisleistung und wiederholten Beobachtungen abhing. Öffentliche Berichte beschreiben, wie Xu, nachdem er Anfang der 1970er Jahre eine kurze Tätigkeit als Lehrer aufgegeben hatte, zur Landwirtschaft zurückkehrte, weil er wollte, dass die Familien vor Ort mehr Getreide anbauten. Zu jener Zeit standen den Bauern noch kaum wissenschaftliche Hilfsmittel zur Verfügung, sodass eine Lupe, ein Wasserkessel, ausgeliehene Landwirtschaftsbücher und Notizbücher Teil seiner Arbeitsausrüstung wurden.
Diese Notizbücher waren wichtig, weil sie die täglichen Erfahrungen auf dem Feld in Aufzeichnungen umwandelten. Der erfahrene Landwirt beobachtete tagsüber das Pflanzenwachstum und studierte nachts bei Lampenlicht, um Wege zu finden, die Weizenerträge zu steigern und den Sojaanbau unter schwierigen Bedingungen zu bewältigen. Er fasste praktische Regeln zu Tiefenbearbeitung, Bewässerung, Düngungszeitpunkt, kräftigen Sämlingen und Erholung der Pflanzen in einfachen Reimen zusammen, die sich die Dorfbewohner leicht merken konnten.
Für einen modernen Betriebsleiter ähnelt diese frühe Phase überraschenderweise der ersten Stufe der Präzisionslandwirtschaft. Die Daten lagen zwar nicht in digitaler Form vor, wiesen jedoch eine gewisse Struktur auf: Wachstumsstadium, Bodenbeschaffenheit, Witterungsstress, Keimlingsstärke und die Reaktion auf eine Bewirtschaftungsmaßnahme. Moderne Landwirtschaftstechnologie ersetzt diese Art der Beobachtung nicht; sie bietet erfahrenen Getreidebauern lediglich eine schnellere und konsistentere Möglichkeit, diese Daten zu erfassen.
Die Wissenschaft hielt durch Experimente und Menschen Einzug in die Landwirtschaft
Der nächste Schritt in dieser Geschichte war weder eine App noch ein Dashboard. Es war die Zusammenarbeit mit Agrarwissenschaftlern und landwirtschaftlichen Forschungseinrichtungen. Öffentlichen Berichten zufolge lud der Betrieb im Jahr 2007 Experten von landwirtschaftlichen Wissenschaftsakademien auf Provinz- und Kommunalebene in das Dorf ein und verwandelte einen Familienhof in einen Ort, an dem lokale Landwirte von Fachleuten lernen konnten.
Dieser Schritt veränderte die Bedeutung von Erfahrung. Anstatt sich nur auf das zu verlassen, was ein einzelner Landwirt in einer Saison beobachtet hatte, begann das Dorf, Sorten und Anbaumethoden zu vergleichen und sich von Experten beraten zu lassen, um zu entscheiden, was in größerem Umfang übernommen werden sollte. Berichte beschreiben die Prüfung von mehr als 20 Weizensorten und die Züchtung einer als „Taifeng Nr. 6“ bekannten Sojabohnensorte sowie ertragreiche Felder, die in Anhui neue Ertragsrekorde aufstellten. Ähnliche Forschungsarbeiten zur Weizenverbesserung werden auch vom IInternationales Zentrum für die Verbesserung von Mais und Weizen (CIMMYT), eine der weltweit führenden Agrarforschungsorganisationen, die sich auf die Steigerung der Weizenproduktivität und eine nachhaltige Landwirtschaft konzentriert.
Dies ist die Brücke zwischen traditioneller Landwirtschaft und Präzisionslandwirtschaft. Die Frage eines Landwirts wird zu einem Versuch. Aus einem Versuch wird eine wiederholbare Methode. Eine wiederholbare Methode wird zu etwas, das eine Genossenschaft, ein Familienbetrieb oder ein Dienstleister auf größere Flächen ausweiten kann – und das mit weniger Spekulationen.
Das Wetterrisiko führte dazu, dass aus Erfahrungen Planungen wurden
Eines der eindrucksvollsten Beispiele in den öffentlichen Berichten sind die starken Regenfälle in der Region Huang-Huai im Jahr 2003. Ein großes Soja-Versuchsfeld wurde überflutet, und die Familie arbeitete mit lokalen Dorfvertretern zusammen, um das Wasser abzuleiten und die Sämlinge zu schützen. Außerdem stellte der Betrieb von der Wurzel- auf die Blattdüngung um, um den Sojapflanzen zu helfen, sich nach der Überschwemmung zu erholen.
Die Lehre daraus ist nicht einfach nur, dass ein Landwirt bei schlechtem Wetter hart gearbeitet hat. Dieser Ansatz steht im Einklang mit der FAO – Digitale Landwirtschaft Eine Initiative, bei der der Schwerpunkt auf dem Einsatz digitaler Technologien und Daten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in der Landwirtschaft liegt. Es war das Wetterrisiko, das eine Änderung der Bewirtschaftungsweise erzwang. In der modernen intelligenten Landwirtschaft hilft die Wetterüberwachung landwirtschaftlichen Betrieben dabei, Niederschlag, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Wind und krankheitsbegünstigende Bedingungen früher zu erkennen, sodass ein Team Entscheidungen bezüglich Entwässerung, Sprühmaßnahmen, Bewässerung oder Feldzugang treffen kann, bevor der Schaden offensichtlich wird.
Ein praktischer Wetterüberwachungssystem Oft beginnt alles mit einer automatischen Wetterstation und landwirtschaftlichen Sensoren, die in der Nähe der Anbaufläche aufgestellt werden. Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren, Niederschlagsmesser, Windsensoren und andere Umweltsensoren helfen modernen Betriebsleitern dabei, Krankheitsausbrüche vorherzusagen, die Bewässerung zu planen, Wetterrisiken zu minimieren und die Bewirtschaftung anzupassen, noch bevor sich Stresserscheinungen im Blätterdach zeigen. Der Wert liegt nicht in den Datenpunkten selbst, sondern in den Entscheidungen, die sie unterstützen – beispielsweise die Verschiebung einer Spritzung bei starkem Wind oder die Vorbereitung der Bewässerung nach einer trockenen, heißen Phase.
Öffentlichen Berichten zufolge wurde der Sojabohnenertrag des Dorfes in jenem Jahr später von Landwirtschaftsexperten überprüft und erreichte ein für den Sommeranbau von Sojabohnen in der Region Huang-Huai hohes Niveau. Diese Tatsache sollte in jedem veröffentlichten Artikel sorgfältig zitiert werden, doch der entscheidende Punkt ist klar: Das Wetter lässt sich nicht allein dadurch besser steuern, dass ein landwirtschaftlicher Betrieb digitalisiert wird. Es lässt sich besser steuern, wenn Beobachtung, Vorhersage, Reaktion und Nachmessung miteinander verknüpft sind.
Schädlinge überwachen, bevor sie zu einem flächendeckenden Problem werden
In der jüngsten Phase des Demonstrationsbetriebs wird in öffentlichen Berichten die Einführung intelligenter Überwachungssysteme beschrieben, darunter sichtbare Feldüberwachungsstationen zur Erkennung von Krankheiten und Schädlingen sowie ein automatisches Überwachungs- und Warnsystem für Weizenschorf. In den Berichten werden außerdem Satelliten-Fernerkundungsterminals erwähnt, die die Genauigkeit der Schädlings- und Krankheitswarnungen verbessert haben, sowie der Pflanzenschutz per Drohne und Beidou-gesteuerte Anbaumaschinen.
Für landwirtschaftliche Betriebe ist ein Schädlingsüberwachungssystem von großem Nutzen, da der Schädlingsdruck selten gleichmäßig verteilt ist. Eine automatische Schädlingsüberwachung kann dabei helfen, Insektenaktivität, krankheitsbegünstigende Bedingungen und Feldbereiche zu identifizieren, die einer genaueren Begutachtung bedürfen. Wenn die Warnung früh genug erfolgt, kann ein landwirtschaftlicher Betrieb unnötige Pestizidausbringungen vermeiden, günstige Feldbedingungen erhalten und die Erntequalität verbessern, indem das richtige Problem zum richtigen Zeitpunkt bekämpft wird.
Hier werden landwirtschaftliche Sensoren zu mehr als nur Geräten, die auf einem Feld aufgestellt werden. Bodenfeuchtesensoren, Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren, Blattnässesensoren, Lichtsensoren und andere Umweltsensoren helfen dabei zu erklären, warum eine Kulturpflanze unter Stress steht und ob ein Schädlings- oder Krankheitsrisiko mit den Umweltbedingungen auf dem Feld zusammenhängt. In der IoT-Landwirtschaft sind Sensormesswerte erst dann von Nutzen, wenn sie einem Betriebsleiter dabei helfen zu entscheiden, wo er Kontrollen durchführen muss, ob ein Schwellenwert erreicht wurde und ob ein Pflanzenschutz-Einsatz per Drohne das gesamte Gebiet oder nur einen bestimmten Bereich abdecken sollte.
Große landwirtschaftliche Betriebe, Obstplantagen und abgelegene landwirtschaftliche Gebiete benötigen oft ein LoRa-Sensornetzwerk, da die WLAN-Abdeckung außerhalb von Gebäuden und Höfen begrenzt ist. LoRa ermöglicht eine Kommunikation über große Entfernungen zwischen landwirtschaftlichen Sensoren und Gateways bei sehr geringem Stromverbrauch, was besonders dann von Vorteil ist, wenn die Geräte über längere Zeiträume auf dem Feld verbleiben. Bei der Pflanzen- und Betriebsüberwachung sorgt diese unauffällige Verbindung dafür, dass Boden-, Wetter- und Schädlingsdaten weitergegeben werden, ohne dass jedes Feld wie ein Büronetzwerk funktionieren muss.
Die Fernerkundung liefert die Perspektive, die ein Landwirt vom Bergrücken aus nicht sehen kann
Ein Landwirt, der über ein Feld geht, kann mit geschultem Auge die Blattfarbe, Lagerung, Bodenrisse und staunasse Stellen erkennen. Schwieriger ist es jedoch, vom Feldrand aus die Unterschiede über Hunderte oder Tausende von Mu hinweg zu erkennen, insbesondere wenn die Flächen von einer Genossenschaft oder einem Familienbetrieb bewirtschaftet werden. Aus diesem Grund hat die Satellitenfernerkundung im Rahmen des allgemeinen Trends hin zu moderner Landwirtschaftstechnologie an Bedeutung gewonnen.
In den öffentlichen Berichten werden Satellitenfernerkundungsstationen im Zusammenhang mit Krankheits- und Schädlingswarnungen erwähnt. Im Rahmen eines umfassenderen Arbeitsablaufs der Präzisionslandwirtschaft kann die Satellitenfernerkundung dabei helfen, Unterschiede im Pflanzenwachstum, Stressmuster und Bereiche zu identifizieren, die einer genaueren Begutachtung vor Ort bedürfen. Sie liefert zwar für sich genommen kein vollständiges Bild, kann einem Betriebsleiter jedoch Aufschluss darüber geben, wo er genauer hinschauen sollte.
Dies ist für Dienstleister ebenso wichtig wie für Landwirte. Wenn eine Genossenschaft Feldbegehungen, Pestizidausbringungen, Bewässerungskontrollen oder die Ernteplanung organisieren muss, kann ein kartenbasiertes Signal blinde Flecken reduzieren. Zwar interpretiert der Landwirt das Signal nach wie vor selbst, doch verkürzt das Signal die Zeit zwischen dem Auftreten eines Problems auf dem Feld und einer Managemententscheidung.
Drohnen, Navigation und Bewässerung machen Entscheidungen umsetzbar
In öffentlichen Berichten wird Xus Enkel Xu Xudong mit den Worten zitiert, sein Großvater habe die Familie dazu gedrängt, Drohnen anzuschaffen und die Infrastruktur auf den Feldern zügig zu verbessern. Das ist zwar nur ein kleines Detail, verdeutlicht jedoch einen echten Wandel in der Landwirtschaft. Sobald durch Überwachung ein Risiko erkannt wird, benötigt der landwirtschaftliche Betrieb nach wie vor Hilfsmittel, die zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort eingreifen können.
Der Pflanzenschutz per Drohne ist eine Möglichkeit, diese Lücke zu schließen. Er kann eine rechtzeitige Ausbringung unterstützen, wenn der Zugang zum Feld schwierig ist, wenn nur begrenzt Arbeitskräfte zur Verfügung stehen oder wenn das Zeitfenster für die Behandlung eng ist. Nach dem gleichen Prinzip können die in der öffentlichen Berichterstattung erwähnten, Beidou-gesteuerten Sämaschinen Aussaatlücken und Doppelaussaat reduzieren und so einen Anbauplan in eine geradlinigere, einheitlichere Umsetzung auf dem Feld umsetzen.
Intelligente Bewässerung ist Teil derselben Entscheidungskette. Landwirtschaftssensoren, Wetterüberwachung und Bodenfeuchtesensoren arbeiten zusammen, um aufzuzeigen, ob eine Kulturpflanze Wasser benötigt, ob Niederschläge den Bedarf voraussichtlich decken können und ob eine Bewässerung nach feuchtem Wetter den Krankheitsdruck verschlimmern könnte. In der modernen Landwirtschaft geht es bei der Bewässerung nicht nur um die Zufuhr von Wasser, sondern darum, Bewässerungsentscheidungen auf das Wachstumsstadium der Kulturpflanzen, die Bodenbeschaffenheit, Niederschlagsmengen und das Krankheitsrisiko abzustimmen, damit Wasser gezielter eingesetzt wird.
Eine Geschichte über drei Generationen, ohne dass daraus eine Biografie wird
Die Familiengeschichte verleiht dem Artikel eine persönliche Note, doch die wichtigste Erkenntnis betrifft den Wandel in der Landwirtschaft. In öffentlichen Berichten wird Xu Congxiang als Vertreter der ersten Generation beschrieben, die sich darauf konzentrierte, den Getreideertrag durch Experimente, Vorführungen und die Schulung der Landwirte zu steigern. Sein Sohn Xu Jian kehrte später aus dem Geschäft mit landwirtschaftlichen Betriebsmitteln zurück, schloss sich der landwirtschaftlichen Arbeit an und half 2010 beim Aufbau einer Genossenschaft.
Xu Xudong, der Vertreter der dritten Generation, wuchs inmitten von Weizenfeldern auf, studierte jedoch Architektur, bevor er in seine Heimat zurückkehrte. Berichten zufolge half er bereits während seines Studiums dabei, die handschriftlichen Unterlagen seines Großvaters zu digitalisieren, kehrte später ins Dorf zurück und wurde schließlich Vorsitzender der Genossenschaft, nachdem sein Vater im Jahr 2022 verstorben war. Sein eigener Denkansatz zielt weniger darauf ab, den höchstmöglichen theoretischen Ertrag anzustreben, sondern vielmehr darauf, Katastrophen vorzubeugen, Risiken zu minimieren, die Qualität zu verbessern und den Ertrag in einem stabilen und angemessenen Rahmen zu halten.
Dieser Generationswechsel ist für Projektmanager und Landwirte von Bedeutung, da die Einführung neuer Technologien selten mit einer einmaligen Anschaffung verbunden ist. Die eine Generation sammelt vielleicht Erfahrungen durch manuelle Arbeit. Eine andere organisiert möglicherweise Flächen, Arbeitskräfte und genossenschaftliche Dienstleistungen. Eine jüngere Generation kann diese Grundlagen mit landwirtschaftlichen Sensoren, Wetterüberwachungssystemen, Schädlingsüberwachungssystemen, intelligenter Bewässerung, LoRa-Kommunikation, Markenprodukten und datengestütztem Management verknüpfen.
Was dies für die moderne Agrartechnik bedeutet
Die wichtigste Erkenntnis aus diesem Fall ist nicht, dass jeder landwirtschaftliche Betrieb dieselbe Ausrüstungsliste übernehmen sollte. Die wichtige Erkenntnis ist vielmehr, dass jede Phase ein spezifisches Problem gelöst hat: Notizen lösten das Problem vergessener Erfahrungen, agronomische Versuche lösten das Problem ungetesteter Annahmen, ein Schädlingsüberwachungssystem behob das Problem verspäteter Warnungen, und die Satellitenfernerkundung trug dazu bei, Schwankungen im Feld sichtbar zu machen.
Für die Besucher der Website von Wewin Smart Agri ist dies eine praxisnahe Art, über Präzisionslandwirtschaft zu sprechen. Landwirtschaftliche Sensoren sollten Fragen aus der Praxis beantworten und nicht nur Zahlen liefern. Ein Wetterüberwachungssystem sollte Entscheidungen über Entwässerung, Spritzmaßnahmen, Bewässerung und Krankheitsrisiken unterstützen. Der Pflanzenschutz per Drohne sollte an Schwellenwerte, das Wachstumsstadium der Pflanzen und die Zugänglichkeit der Felder gekoppelt sein, anstatt als eigenständige Dienstleistung behandelt zu werden.
Ein Projektmanager, der sich mit dem Thema „IoT in der Landwirtschaft“ befasst, kann anhand dieser Geschichte praktische Fragen stellen. Welche Entscheidungen werden zu spät getroffen? Welche Beobachtungen hängen zu sehr von einer einzigen erfahrenen Person ab? Welche Risiken treten jede Saison erneut auf, werden aber nach wie vor nur aus dem Gedächtnis heraus bewältigt? Welche Daten aus der Pflanzenüberwachung, der Betriebsüberwachung oder einem LoRa-Sensornetzwerk würden den Zeitpunkt, den Ort oder die Methode eines Feldarbeitseinsatzes verändern?
Erfahrung ist nach wie vor entscheidend, Daten machen sie umsetzbar
Die Erfahrungen, die dieser Geschichte zugrunde liegen, zeigen, dass moderne Landwirtschaftstechnologie keinen vollständigen Bruch mit der traditionellen Landwirtschaft darstellt. Die älteste Ebene ist nach wie vor das Wissen aus der Praxis: wann Setzlinge kräftig sind, wann Wasser schädlich wird, wann der Zeitpunkt der Düngung angepasst werden sollte und wie eine Kulturpflanze nach Stress aussieht. Die neuere Ebene besteht darin, dass diese Einschätzungen nun durch Agrarsensoren, Wetterdaten, Satellitenbilder, Schädlingsüberwachung, Drohneneinsätze, intelligente Bewässerung und Präzisionsmaschinen unterstützt werden können.
Das ist die praktische Zukunft der intelligenten Landwirtschaft. Es geht nicht darum, die Erfahrung der Landwirte durch Maschinen zu ersetzen. Es geht darum, diese Erfahrung in Entscheidungen umzusetzen, die schneller, messbarer und konsistenter sind, damit das über Jahrzehnte hinweg gesammelte Wissen auch bei größeren Anbauflächen, jüngeren Teams und ungewissen Anbausaisons als Leitfaden dienen kann, ohne dabei das Urteilsvermögen zu verlieren, das dieses Wissen so wertvoll gemacht hat.
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