Neues Tool nutzt Satellitendaten zur Bekämpfung der Olivenfliege

Auf einer kürzlich bei der Europäischen Weltraumorganisation in Frascati, Italien, abgehaltenen Konferenz stellten Forscher ein Instrument vor, das dazu beitragen kann, Befälle durch die Olivenfliege angesichts des Klimawandels zu bekämpfen und zu verhindern.

Das Projekt basiert auf der Verknüpfung der biologischen Zyklen des Olivenbaums und der Olivenfliege mit entsprechenden Satellitendaten.

„Wir sollten dieses Projekt als einen neuen Beitrag zu den laufenden Bemühungen im Bereich der Schädlingsbekämpfung betrachten“, sagte Luigi Ponti, Forscher bei der italienischen Nationalagentur für neue Technologien, Energie und nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung, gegenüber Olive Oil Times.

Man kann nicht zehn Jahre lang Feldversuche in ganz Apulien durchführen. Aber dieses Modell ermöglicht es, dies virtuell innerhalb von Minuten zu tun. – Luigi Ponti, Forscher, ENEA

Eine wichtige Datenquelle für das Projekt sind Satellitenbeobachtungen, die mit Hilfe von MODIS-Sensoren (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) durchgeführt werden, die an Bord der beiden NASA-Satelliten Terra und Aqua installiert sind.

In den letzten zwei Jahrzehnten haben diese Sensoren verschiedene Oberflächenvariablen gemessen, wie zum Beispiel Vegetationsindizes, und gleichzeitig äußerst zuverlässige Daten zur Landoberflächentemperatur geliefert.

„Sie haben die Ober­flächen­temperatur aus dem Wel­traum mit täglicher zeit­licher Auf­lösung gemessen und dank ihrer Über­flughöhen auch die ungefähren täglichen Höchst- und Tiefst­temperaturen er­fasst“, sagte Ponti. 

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In früheren Forschungen von Markus Neteler, dem Gründer von Mundialis, einem deutschen Partnerunternehmen des Projekts, wurde eine Methode entwickelt, um Temperaturdaten aus den Satellitenbeobachtungen zu extrahieren.

Zudem wurde eine auf Statistik und räumlichen Informationen basierende Methodik entwickelt, um die durch Wolkendecke verursachten Lücken zu füllen, da MODIS-Sensoren nicht durch Wolken hindurchsehen können.

Die von Ponti und seinen Kollegen vorgestellte Forschung zielte darauf ab, diesen umfangreichen Datensatz mit einem aus MODIS-Daten abgeleiteten Vegetationsindex zu verknüpfen, der als Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) bekannt ist.

Der MODIS-NDVI misst den Anteil grüner Vegetation auf der Erdoberfläche und liefert Informationen über die Landbedeckung während des gesamten Jahres. Diese Informationen können genutzt werden, um die von MODIS-Satelliten abgeleiteten Temperaturdaten zu verfeinern.

Die Wirksamkeit dieses Ansatzes baut auf früheren Forschungen eines Teams israelischer Wissenschaftler auf, die eine Methode zur Kalibrierung der aus MODIS abgeleiteten Landoberflächentemperaturen unter Verwendung von NDVI-Daten entwickelt haben.

„Sie installierten Thermometer in den Kronen von Olivenbäumen und stellten fest, dass die von MODIS-Satelliten abgeleitete Temperatur, sobald sie mithilfe von MODIS-NDVI korrigiert wurde, die Temperatur in der Baumkrone besser abschätzen konnte als die nächstgelegene Wetterstation“, sagte Ponti.

Dank dieser Daten ist es möglich, die Temperatur zu schätzen, der sowohl die Pflanze als auch die Olivenfliege ausgesetzt sind.

„Wenn wir echte Auswirkungen auf die Landwirtschaft erzielen wollen, müssen wir beobachten, was Tag für Tag geschieht, denn so funktionieren Pflanzen und die mit ihnen interagierenden Organismen“, merkte Ponti an.

Der Bedarf an hochpräzisen Informationen über Agrarökosysteme führte zur Entwicklung des physiologisch basierten demografischen Modells des Oliven-Agrarökosystems in Zusammenarbeit mit dem gemeinnützigenwissenschaftlichen Konsortium CASAS Global.

Das Modell liefert eine detaillierte und realistische biologische Darstellung der Lebenszyklen des Olivenbaums und der Olivenfliege, einschließlich ihrer Wechselwirkungen.

Diese Art der Modellierung, die einen Top-down-Ansatz (unter Verwendung von Satellitendaten) mit einem Bottom-up-Ansatz (biologische Mechanismen) kombiniert, überwindet die Grenzen beider Ansätze und bietet ein leistungsstarkes Werkzeug für die strategische Analyse im landwirtschaftlichen Management.

Die Kombin­a­tion von Satel­li­tenbeob­achtungen, biologischer Modellierung und Open-Source-Geoinformationswerkzeugen ermöglicht es Forschern, Dynamiken mit beispielloser zeitlicher (täglicher) und räumlicher (250 Meter) Auflösung zu visualisieren und zu analysieren.

„Für die Pflanze sim­u­li­ert [das Modell] Blatt-, Zweig- und Wurzelpop­u­la­tion­en. Mit demselben Basis­model­l sim­u­li­ert es Gebur­t, Wachstum, Alterung und Tod von Pflanzen­or­ganen oder Insekten­stadien“, sagte Ponti.

„Wir verwenden also dasselbe Modell, um sowohl Insekten als auch Pflanzen in unserem Oliven-Olivenfruchtfliegen-System zu beschreiben“, fügte er hinzu.

Für die Pflanze ist die primäre Ressource die Energie der Sonnenstrahlung, zusammen mit Nährstoffen und Wasser aus dem Boden. Für die Fliege ist die Ressource die Pflanze, von der sie sich ernährt: wie viele Oliven sie finden kann, um Eier abzulegen. Ihre Vitalraten (Wachstum, Fortpflanzung) hängen von der Verfügbarkeit der Oliven ab.

„Das verleiht den Modellen ein gewisses Maß an biologischem Realismus, da sie durch die realen Ressourcenbeschränkungen begrenzt sind, denen Organismen ausgesetzt sind“, sagte Ponti.

„Wenn die Fliege keine Oliven findet, tritt sie in eine Fortpflanzungspause ein, genau wie in der Natur. Es ist also kein Werkzeug, um einen Befall genau ‚vorherzusagen‘, aber es kann Ihnen sagen, dass die Umgebung unter bestimmten Bedingungen für einen Befall geeignet ist“, erklärte er.

„Man kann nicht sagen: ‚Die Fliege wird morgen eintreffen‘, aber man kann sagen: ‚In diesem Gebiet herrschen derzeit Bedingungen, die die Entwicklung der Fliege begünstigen‘“, fügte Ponti hinzu.

Genau wie Wettervorhersagen sind auch biologische Vorhersagen eine Herausforderung. Wettervorhersagen selbst gelten über einen kurzen Zeitraum von etwa drei Tagen hinaus als unzuverlässig.

„Dennoch nutzen wir Wetterdaten als Input für unsere biologischen Modelle, sodass sich die Unsicherheit noch verstärkt“, sagte Ponti. „Was unsere Modelle hinzufügen, sind strategische Informationen.“ 

Prognosen können anzeigen, wann man handeln muss, aber sie können nicht sagen, warum etwas geschieht oder wie man sich in einem sich verändernden Klima effektiver vorbereiten kann.

„Dazu muss man die Mechanismen und Dynamiken vor Ort verstehen“, sagte Ponti. „Das ist der Punkt: Wenn die Olivenfliege ein Hauptschädling ist, wie können wir dann wirtschaftlich und betrieblich besser damit umgehen, insbesondere unter den Bedingungen des Klimawandels, wo die Annahmen über das Klima überholt sind und die daraus resultierenden Bewirtschaftungsregeln möglicherweise nicht mehr gelten?“ 

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„Das haben wir in unserer Arbeit in Andalusien deutlich gezeigt“, fügte er hinzu. „In einigen Gebieten gibt es beispielsweise nicht mehr genügend Kältestunden, um die Blüte der Olivenbäume auszulösen. In wärmeren Gebieten bleibt die Fliegenpopulation unterhalb des Schwellenwerts, da die hohen Temperaturen die thermische Toleranzgrenze der Fliegen erreichen oder überschreiten.“ 

Die Nutzung präziserer Klima- und Vegetationsdaten kann politischen Entscheidungsträgern helfen, Strategien zur Schädlingsbekämpfung neu zu gestalten.

Regionsspezifische Maßnahmen und Strategien, wie beispielsweise in Andalusien, wo Organisationen für integrierten Pflanzenschutz die Situation überwachen und Behandlungen vorschreiben, stützen sich auf die Analyse vergangener Daten.

„Beispielsweise beginnt die Überwachung traditionell im Mai, aber wenn die Winter wärmer sind, kann es sinnvoller sein, früher zu beginnen“, sagte Ponti.

Die Olivenfruchtfliege weist ein schnelles Pop­ula­tionswachstum auf, ist eng mit dem Lebenszyklus des Olivenbaums ver­syn­chro­nisiert und kann sich das ganze Jahr über ver­mehren, sobald die Olivenfrüchte und das Klima geeignet sind. Dies macht sie zu einem bedeutenden Schädling für den Olivenanbau weltweit.

„Wenn sie nicht frühzeitig überwacht und bekämpft wird, gerät sie schnell außer Kontrolle“, sagte Ponti. „Daher ist es vielleicht am besten, auch während der ‚ruhigen‘ Jahreszeit, im Spätwinter oder im frühen Frühling, zu überwachen. Angesichts künftiger Klimatrends wird es entscheidend sein, proaktiv zu handeln.“

Da das Wetter zunehmend unvorhersehbar wird und Extremereignisse immer häufiger auftreten, bis hin zu einem Punkt, an dem sie keine Ausnahme mehr darstellen, fällt es landwirtschaftlichen Einrichtungen immer schwerer, wirksame Schutzmaßnahmen zu planen.

„Dieses Modellierungswerkzeug bietet einen realistischen Einblick in das Geschehen auf dem Feld – etwas, das man durch Feldbeobachtungen in diesem Umfang und über diesen Zeitraum niemals erreichen könnte“, sagte Ponti.

„In Apulien haben wir dank des Cloud-Computing des italienischen Partners Recube die Entwicklung von Olivenbäumen und Fliegen über einen Zeitraum von 20 Jahren auf einer täglichen Zeitskala mit einer Auflösung von 250 Metern für Hunderttausende von Standorten simuliert“, fügte er hinzu.

„Es wäre schlichtweg unmöglich, die gleichen Daten durch Feldbeobachtungen zu erheben. Ein solches System liefert Ihnen diese Einblicke auf Feldebene praktisch kostenlos“, fuhr Ponti fort.

Da das Klima Pflanzen und Insekten unterschiedlich beeinflusst, verschieben sich ihre Wechselwirkungen und ihr Gleichgewicht.

„Das ist wichtig zu wissen. Man könnte verschiedene Bewirtschaftungsszenarien simulieren, wie zum Beispiel ein früheres Eingreifen, und bewerten, wie vorteilhaft dies ist“, sagte Ponti.

„Man kann nicht zehn Jahre lang Feldversuche in ganz Apulien durchführen. Aber dieses Modell ermöglicht es, dies virtuell innerhalb von Minuten zu tun“, fügte er hinzu. „Es ist also zwar nicht für kurzfristige Vorhersagen gedacht, da dies perfekt detaillierte biologische und klimatische Echtzeitdaten erfordern würde, aber es eignet sich hervorragend für die strategische Beschreibung und Planung.“

Die NASA-Satelliten Aqua und Terra stehen kurz vor ihrer Außerbetriebnahme. Daher arbeiten Forscher bereits daran, andere Satelliten zu nutzen, wie beispielsweise diejenigen, die von Eumetsat und der Europäischen Weltraumorganisation gestartet wurden und ähnliche Sensoren an Bord haben.

Die neue Generation der Sentinel-Satelliten der Agentur verfügt über eine hohe räumliche Auflösung und kann Oberflächentemperaturen beobachten.

„Derzeit verfügen sie jedoch nicht über eine tägliche zeitliche Auflösung, obwohl Pläne bestehen, bei zukünftigen Sentinel-Missionen eine tägliche Auflösung zu erreichen“, sagte Ponti.

„Das bedeutet, dass sie keine täglichen Höchst- und Tiefsttemperaturen liefern können, die für zirkadiane Rhythmen, die natürlichen Zyklen, die das Leben auf der Erde regulieren, entscheidend sind“, erklärte er.

Satellitengestützte und andere Klimadaten, kombiniert mit physiologisch fundierten demografischen Modelldaten, könnten sich in den kommenden Jahren als entscheidend erweisen, nicht nur für Olivenhaine, sondern für viele Kulturpflanzen, die Forscher bereits untersucht haben.

Das Projekt wurde im Rahmen des TEBAKA-Projekts durchgeführt und basiert auf der vom Med-Gold-Projekt entwickelten IKT-Infrastruktur; beide Projekte werden von der Europäischen Union finanziert.

Damit diese Daten in die Strategie einfließen können, müssen öffentliche Einrichtungen und regionale Organisationen Maßnahmen ergreifen.

„Was fehlt, sind die Forschungs- und Projektressourcen, um das erforderliche Cloud-Computing zu unterstützen und gleichzeitig die Zeitreihen des von uns verwendeten Datensatzes zu pflegen und zu erweitern, der einen Zeitraum von etwa 20 Jahren abdeckt, von 2003 bis 2023. Das ist ein langer und wertvoller Zeitraum“, sagte Ponti.

„Der Klimawandel ist nicht etwas, das am Ende des Jahrhunderts eintreten wird. Es ist etwas, das gerade jetzt geschieht“, schloss er. „Statistische Analysen dessen, was in der Vergangenheit in einem bestimmten Gebiet passiert ist, sind ein großartiges Werkzeug, aber sie reichen nicht mehr aus, da sich das Klima rasch verändert.“

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