Erntezeitprognose - MaisProg
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  Erntezeitprognose für Silomais nach Anbaugebieten

Willkommen bei MaisProg der "Regionalen Erntezeitprognose für Silomais" des Deutschen Maiskomitees e.V. (DMK). Sie erhalten Hinweise zum gegenwärtigen Abreifezustand (Trockensubstanzgehalt % in der Gesamtpflanze) und des voraussichtlichen Erntetermins Ihres Silomaisbestandes.

Im Modell MaisProg werden zur Vorhersage der Abreife wichtige Faktoren wie Sorte, Aussaattermin, Bodenart, nutzbares Wasserangebot im Boden und Klimadaten wie etwa die Temperatur, die Niederschlagsmenge und der Globalstrahlung verwendet. Das Abreifeverhalten der aktuellen Maissorten wird in der Prognose berücksichtigt, da diese nach dem MaisProg Modul eingestuft wurden.

In vielen Jahren wird der Silomais zu spät geerntet. Die ökonomische Einbußen wurden mit rund 100 €/ha beziffert. Nur durch die Realisierung des optimalen Erntetermins lässt sich das genetische Leistungspotenzial einer Sorte optimal ausschöpfen. Dies trägt zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit Ihres Betriebes bei.

Hinweis: Das Deutsche Maiskomitee e.V. übernimmt keine Gewähr für die Richtigkeit der Prognosewerte. Die hier vorgestellten Ergebnisse stammen aus einem Projekt des Deutschen Maiskomitees e.V. (DMK) mit der Christian-Albrechts-Universität Kiel (CAU), den Landwirtschaftskammern und Länderdienststellen und der Bundesforschungsanstalt für Landwirtschaft (FAL) Braunschweig.


1. Schritt: Wählen Sie ein Anbaugebiet aus:


 


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Benutzergruppen

MaisProg steht kostenlos allen Nutzern in einer Basisversion zur Verfügung. Hierfür ist keine Anmeldung notwendig, allerdings werden für die Abreifeprognose nur die Durchschnittswerte über das gesamte Anbaugebiet in Abhängigkeit von der Reifegruppe der angebauten Sorte angezeigt.

Mit Premium-LogIn können angemeldete Benutzer oder DMK-Mitglieder kostenlos nach Ihrer PLZ für die betriebsspezifischen Sorten eine individuelle Prognose erstellen. Der PLZ werden im Hintergrund Wetterstationen zugeordnet. Die ermittelten Niederschlagsmengen können durch die Auswahl von Niederschlagsklassen lokal korrigiert werden, um so eine noch genauere Prognose zu erhalten. Alle Daten können gespeichert und rückwirkend betrachtet werden.