Praktijkcentrum de Marke van WUR is een melkveebedrijf en de grootste landeigenaar binnen het pilotgebied. Er zijn veel data beschikbaar over bv gewasrotatie, mest en kunstmestgebruik, specifieke teelthandelingen inclusief middelengebruik, veebezetting, opbrengsten etc. Wat levert het op als we deze data combineren met gedetailleerde bodemkwaliteit- en (grond)waterkwaliteitsdata van Vitens? Wat leren we eruit voor beter bodemmanagement?

Nitraatuitspoeling staat in de belangstelling, (Zesde actieprogramma Nitraatrichtlijn), maar je kunt ook denken aan calciumuitspoeling of veterinaire medicijnen.

In droge periodes lijdt landbouwproductie in het gebied onder watertekorten. Toch zijn er percelen die dan opvallend beter presteren dan andere, dit is te zien op satellietbeelden. Soms zijn verschillen niet direct verklaarbaar door voordehandliggende kenmerken als hoogte of bodemsoort. Het vermoeden is dat dit te maken heeft met organische stofgehalte van de bodem, of het moeilijker te duiden begrip ‘vitaler’ bodems. Is op basis van data (gewashistorie, bodemanalyses) vast te stellen welke factoren deze verschillen beinvloeden?

Volgen hieruit handelingsperspectieven voor bodemmanagement?

De bodem vervult vele functies, van landbouwproductie tot talloze ecosysteemdiensten. Soms zijn de diverse functies van de bodem gebaat bij dezelfde zorg voor de bodem; zo is waterbergend vermogen goed voor boer én drinkwaterbedrijf. Maar wanneer teveel de nadruk gelegd wordt op één van deze functies, komt de ander in het gedrang. Terwijl binnen de afzonderlijke functies goed gemonitord wordt, is het geheel van prestaties van de bodem niet voor iedereen inzichtelijk.

Een moeilijkheid daarbij is de verschillende schaalnivo’s. Landbouwdata zijn gerangschikt op perceelsnivo; ook eventuele aanpassingen in management worden per perceel gedaan. Kun je de relatieve bijdrage van een perceel aan de drinkwaterfunctie bepalen? Hoe kun je het geheel van prestaties dat een perceel levert zichtbaar maken?

En vervolgens: Hoe kun je die totale PerceelsPrestatie optimaliseren? Is inzichtelijk(er) te maken wat landgebruik op een specifiek perceel bijdraagt aan drinkwatervoorziening?

MaxiMi is het resultaat van een eerdere FarmHack hackathon. Het is een gebiedsarrangement waarbij de kwaliteit van het oppervlaktewater sturend is voor het agrarisch management. MaxiMi is door het Ministerie van LNV onderkend als een waardevolle benadering voor de toekomst. Er worden pilots voorbereid. Wat kan de MaxiMi aanpak betekenen voor de Achterhoek?

Meer over MaxiMi: Ondernemers krijgen de verantwoordelijkheid om hun bedrijfsvoering zo in te richten dat gebiedsdoelen van water- en luchtkwaliteit behaald worden. Controle vindt plaats op basis van metingen in het waterlichaam. Een collectief van agrarische ondernemers (incl. gebiedspartijen) is daarbij het aanspreekpunt. Dit collectief maakt gebruik van sensoren en een machine learning systeem waarmee perceelskenmerken en bemesting gekoppeld worden aan de waterkwaliteit in het gebied. Na verloop van tijd ontstaat zo inzicht in de relatie tussen perceelsgebonden activiteiten en de metingen van het waterschap op basis waarvan handhaving plaatsvindt.