Oznaka poročila: ARRS-CRP-ZP-2019/4 ZAKLJUČNO POROČILO O REZULTATIH CILJNEGA RAZISKOVALNEGA PROJEKTA A. PODATKI O RAZISKOVALNEM PROJEKTU l.Osnovni podatki o raziskovalnem projektu Šifra V4-1609 Naslov Natančnost napovedovanja namakanja - TriN Vodja 10024 Marina Pintar Naziv težišča v okviru CRP 2.2.1 Natančnost napovedovanja namakanja Obseg efektivnih ur raziskovalnega dela 284 Cenovna kategorija C Obdobje trajanja 10.2016 - 01.2019 Nosilna raziskovalna organizacija 510 Univerza v Ljubljani 481 Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta Raziskovalne organizacije -soizvajalke 148 Kmetijsko gozdarska zbornica Slovenije Kmetijsko gozdarski zavod Maribor 401 Kmetijski inštitut Slovenije 416 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije . KMETIJSKO GOZDARSKA ZBORNICA SLOVENIJE 1360 KMETIJSKO GOZDARSKI ZAVOD NOVA GORICA 1510 Znanstveno-raziskovalno središče Koper Raziskovalno področje po šifrantu ARRS 4 BIOTEHNIKA 4.03 Rastlinska produkcija in predelava 4.03.03 Voda, kmetijski prostor, okolje Družbeno-ekonomski cilj 08. Kmetijstvo Raziskovalno področje po šifrantu FORD 4 Kmetijske vede in veterina 4.01 Kmetijstvo, gozdarstvo in ribištvo 2.Sofinancerji Sofinancerji 1. Naziv Javna agencija za raziskovalno dejavnost RS Naslov Bleiweisova cesta 30 2. Naziv Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano Naslov Dunajska 22 B. REZULTATI IN DOSEŽKI RAZISKOVALNEGA PROJEKTA 3.Povzetek raziskovalnega projekta1 SLO_ Natančno namakanje in njegova nadgradnja, deficitno namakanje, omogočata manjšo porabo vode za namakanje, kot je trenutno v praksi. V slovenskem prostoru imamo z natančnim namakanjem ter napovedjo namakanja malo izkušenj. Namen projekta TriN je bil: (1) vzpostaviti oz. ustrezno nadgraditi aplikativni model napovedi namakanja za posamezne kulture (glede na fenofazo, količino vode v tleh, lastnosti tal, vremensko napoved, tip namakalne opreme); (2) izvesti pilotne napovedi natančnega namakanja ob upoštevanju lastnosti rastlin, tal in podnebja; (3) na podlagi obstoječih poskusov in namakalnih sistemov v različnih kmetijskih kulturah preveriti učinke natančnega namakanja v slovenskih podnebnih razmerah; (4) pri posameznih vrstah in sortah preveriti učinkovitost deficitnega namakanja na podlagi vhodnih podatkov in napovedi namakanja, izmeriti realne prihranke vode pri enaki količini oz. kakovosti pridelkov; (5) ekonomsko ovrednotiti učinke (deficitnega) namakanja. (6) izdelati priporočila za natančno in deficitno namakanje; (8) pilotno vzpostaviti model, ki bo zainteresiranim pridelovalcem omogočil dostop do podatkov o potrebah po namakanju v realnem času t.j. sistem podpore odločanju o namakanju (SPON). Osnovni sestavni deli projekta TriN so bili poskusi, vezani na namakanje, na šestih lokacijah po Sloveniji z obstoječo vsaj minimalno namakalno infrastrukturo (Žalec/hmelj, Jable/krompir, Bilje/ češnja, Dekani/oljka, Maribor/solata in Gačnik/jablana). V poskusih so bila vključena obravnavanja z: (i) različnimi strategijami namakanja (polno, deficitno), (ii) različnimi tehnikami namakanja (mikrorazpršilci in kapljači) in (iii) dodatnimi faktorji na nekaterih lokacijah (pokritost s protitočno mrežo, pozicija kapljičnih cevi). Osnova za uporabo SPON na celotnem območju Slovenije je že pripravljena. Predlagamo, da se morebitna dodatna potrebna finančna sredstva na ravni kmetje za dobro delovanje SPON sistemsko vključi v Program razvoja podeželja, podukrep m4. 1. Hkrati je potrebno zagotoviti ustrezno informacijsko opremo in finančno podporo za izvajanje modeliranja na ARSO in sprotno bdenje (kadrovski potencial) zlasti v poletnem času, ko je optimiziranje rabe vode z namakanjem najbolj aktualno. Stroške delovanja celotnega SPON ne bi smeli presojati le skozi neposredne denarne koristi kmeta (t.j. manjša poraba vode za namakanje, večja kakovost pridelkov, itd.) temveč v širšem okviru, tudi okoljske koristi. Z bolj učinkovito rabo vode za namakanje se namreč zmanjšujejo količinski pritiski na vodne vire. Natančno namakanje pa zmanjšuje tudi spiranje ostankov hranil in fitofarmacevtskih sredstev in zmanjšuje onesnaženje podzemen vode. Na ta način uvedba in aktivna uporaba SPON prispeva k sinergističnemu učinku kmetijske in okoljske politike. ANG_ Precise irrigation and deficit irrigation, as is currently practiced, allows for a reduction of the quantity of water needed during irrigation. In Slovenia, there is little experience with precise irrigation and irrigation forecasts. The purpose of the TriN project was the following: (1) to upgrade the applicative model of irrigation forecasts for individual cultures (depending on the phenological phase, the amount of water in the soil, the soil properties, the weather forecast, the type of irrigation equipment); (2) to conduct pilot precipitation forecasts that take into account the properties of the plants, soil and climate; (3) on the basis of existing experiments and irrigation systems in different agricultural crops, to check the effects of precise irrigation in Slovenian climatic conditions; (4) to check the efficiency of deficit irrigation on the basis of input data and irrigation forecasts for individual species and varieties and to measure the realistic water savings at the same quantity/quality of the crops; (5) to economically evaluate the effects of (deficit) irrigation; (6) to make recommendations for precise and deficit irrigation; (7) to prepare a model on a pilot scale to provide interested producers with access to real-time data on irrigation needs, i.e. a decision support system for irrigation (SPON). The basic components of the TriN project were irrigation-related experiments at six locations across Slovenia, each of which already had at least a minimal irrigation infrastructure in place (Žalec, Jable, Bilje, Dekani, Maribor, Gačnik). The experiments included treatment with: (i) different irrigation strategies (full, deficit), (ii) different irrigation techniques (micro sprayers and drip irrigation), and (iii) additional factors in some locations. The basis for using SPON throughout Slovenia is currently ready. We propose that any additional financial resources at the level of farmers for the proper functioning of SPON should be systematically included in the Rural Development Program, sub-measure M4.1. At the same time, it is necessary to provide adequate information, equipment, and financial support for the implementation of modelling on ARSO and for on-going excitation (personnel potential) especially during the summer time when optimizing the use of water by irrigation is the most pressing one. The costs of operating the entire SPON should not be judged only through the direct monetary benefits to the farmer (i.e., lower water consumption for irrigation, better quality of produce, etc.), but also in a wider context including the environmental benefits. With a more efficient use of irrigation water, the quantitative pressures on water sources are reduced. There is also a reduction in the leaching of residues of nutrients and plant protection products, which leads to a reduction in groundwater pollution. In this way, the introduction and active use of SPON contributes to the synergistic effect of agricultural and environmental policies. 4.Poročilo o realizaciji predloženega programa dela oz. ciljev raziskovalnega projekta2 Natančno namakanje je strategija namakanja, ki praviloma manjša porabo vode v primerjavi s prakso, tako da upošteva potrebe rastline po vodi. Pri izračunu potreb po vodi upošteva lastnosti rastline, tal in vremena. Pri tej strategiji namakanje vzdržujemo vsebnost vode v tleh v območju lahko dostopne za rastline in te naj ne bi trpele sušnega stresa. Nadgradnja natančnega namakanja je deficitno namakanje, ki je strategija, ki še dodatno manjša porabo vode oz. povečuje učinkovitost njene rabe ob hkratnem ohranjanju količine in kakovosti pridelka. Pri deficitnem namakanju rastlino držimo v rahlem ali občasnem sušnem stresu brez negativnega vpliva na pridelek. Tako natančno namakanje v skladu s potrebami rastlin kot tudi deficitno namakanje sta obetavni strategiji za bolj učinkovito rabe vode v rastlinski pridelavi. Osnova natančnega namakanja so ustrezni vhodni podatki, na podlagi katerih se oblikuje model napovedi namakanja. Treba je zagotoviti ustrezno mrežo merilnih naprav za potrebe racionalnega namakanja posamezne kulture. V slovenskem prostoru imamo z natančnim namakanjem ter napovedjo namakanja malo izkušenj. Namen projekta Natančnost napovedovanja namakanje - TriN je bil: (1) vzpostaviti oz. ustrezno nadgraditi aplikativni model napovedi namakanja za posamezne kulture (glede na fenofazo, količino vode v tleh, lastnosti tal, vremensko napoved, tip namakalne opreme); (2) izvesti pilotne napovedi natančnega namakanja ob upoštevanju lastnosti rastlin, tal in podnebja; (3) na podlagi obstoječih poskusov in namakalnih sistemov v različnih kmetijskih kulturah preveriti učinke natančnega namakanja v slovenskih podnebnih razmerah; (4) pri posameznih vrstah in sortah preveriti učinkovitost deficitnega namakanja na podlagi vhodnih podatkov in napovedi namakanja, izmeriti realne prihranke vode pri enaki količini oz. kakovosti pridelkov; (5) ekonomsko ovrednotiti učinke (deficitnega) namakanja. (6) izdelati priporočila za natančno in deficitno namakanje; (8) pilotno vzpostaviti model, ki bo zainteresiranim pridelovalcem omogočil dostop do podatkov o potrebah po namakanju v realnem času t.j. sistem podpore odločanju o namakanju (SPON). Osnovni sestavni deli projekta TriN so bili poskusi, vezani na namakanje, na šestih lokacijah po Sloveniji z obstoječo vsaj minimalno namakalno infrastrukturo (Žalec/hmelj, Jable/krompir, Bilje/ češnja, Dekani/oljka, Maribor/solata in Gačnik/jablana). V poskusih so bila vključena obravnavanja z: (i) različnimi strategijami namakanja (polno, deficitno), (ii) različnimi tehnikami namakanja (mikrorazpršilci in kapljači) in (iii) dodatnimi faktorji na nekaterih lokacijah (pokritost s protitočno mrežo, pozicija kapljičnih cevi). Rezultati poskusov v projektu TriN, ki so potekali v 2017 in 2018, bi po pričakovanju pokazali statistično značilne razlike med strategijami in tehnikami namakanja ter med ostalimi dodatnimi faktorji, če bi poskusi potekali v srednjem ali spodnjem delu vodno pridelovalne krivulje, kjer že manjši dodatek vode močno vpliva na povečanje pridelka. V splošnem so bili pridelki hmelja na poskusnih parcelah večji v 2017, kar je proti pričakovanjem, saj je bilo 2018 optimalno za pridelavo hmelja. Predvidevamo, da je razlog takšnih rezultatov zastajanje vode v hmeljišču, predvsem v kolesnicah, zaradi pogostih padavin v letu 2018. Sorta hmelja 'Bobek' se po naših predvidevanjih slabo odziva na prekomerno vlažnost tal, predvsem v prvih dveh tretjinah rastne sezone. Dejansko porabljena količina vode za namakanje je bila le 18-38 % od modelirane. Modeliranje VB je, zaradi različnih vzrokov, precenilo potrebo po namakanju hmelja v 2017 in 2018 na poskusnem polju IHP Žalec. V poskusu z namakanjem krompirja na meljasti ilovici zaradi relativno veliko padavin, še posebej v letu 2018, nismo mogli potrditi pozitivnega učinka namakanja na pridelek krompirja. Zaradi obilice padavin je imelo namakanje negativen vpliv na kakovost pridelka. Pri polno namakanem krompirju je bil delež počenih gomoljev največji v primerjavi z deficitno namakanim in z nenamakanim, kjer je bil delež počenih gomoljev najmanjši. Dejansko porabljena količina vode za namakanje krompirja je bila 56-94 % od modelirane. V seznam fenofaz pri krompirju bi bilo smiselno vključiti tudi desikacijo cime, s katero naj se napoved namakanja krompirja konča, četudi gomolji ostanejo še v zemlji do kasnejšega izkopa. V poskusu češnje primerjava obeh načinov namakanja (napoved ARSO in samodejno) ni pokazala značilnih razlik v količini in kakovosti pridelka, površini listov, premeru debla in dimenzijah krošnje. Večje razlike so bile pri porabi vode za namakanje. Primeren in boljši od nenamakanja je praktično vsak način namakanja češenj. Z izjemo podlage Gisela 5 je bila količina namakalne vode pri ARSO namakanju v povprečju tri- do petkrat večja, kot pri samodejnem. Poraba vode za samodejno namakanje podlage Gisela 5 je presegla porabo po napovedi ARSO. Na osnovi podatkov lahko sklepamo, da je češnjo mogoče namakati z manjšo količino vode, kot jo predvidi ARSO brez posledic za rast in rodnost češnjevih dreves. Pri češnji bi bilo potrebno preučiti še možnost terminsko deficitnega namakanja, presušitve ob točno določenih fenofazah. Vsekakor pa je mogoče količinsko deficitno namakanje v času po obiranju pridelka. Rezultati poskusa so potrdili domneve, da na rast in rodnost češnjevih dreves odločilno vpliva podlaga drevesa. Imeli smo možnost spremljati eno sorto ('Regina') na treh različnih podlagah. Vpliv podlage se je pokazal pri vseh obravnavanih spremenljivkah rasti in rodnosti. Vremenske razmere v 2017 so bile sicer v določenem delu sezone izjemno sušne in optimalne za ugotavljanje vpliva namakanja na pridelek in kakovost oljk oz. oljčnega olja, vendar je bilo obdobje suše v avgustu prekinjeno z dvema deževnima dogodkoma, ki sta izenačila količino vode med polno namakanimi, deficitno in celo nenamakanimi oljkami. Predvidevamo, da bi zaradi specifike oljk, ki dobro prenesejo zmanjšanje vsebnosti vode v tleh, za optimalno izvedbo poskusa potrebovali ekstremno sušne razmere tal brez vmesnih padavinskih dogodkov. Pri samodejnem polnem namakanju oljke je bila količina porabljene vode le 43 % modelirane. Iz poskusa ne moremo oceniti, v kolikšni meri je samodejno namakanje pri polnem namakanju v resnici dobro pokrivalo potrebe po vodi in koliko je majhna količina porabljene vode posledica negotovosti, ki izhajajo predvsem iz problemov meritev vVV. V letih 2017 in 2018 pomanjkanje količine vode v tleh ni bilo izrazito in ARSO za solato ni izdal napovedi namakanja, saj je bilo po njihovih izračunih dovolj padavin, kmet je po svoji oceni solato namakal z 40o m3/ha oz. 40 mm. Tudi endivijo je kmet po svoji presoji namakal več, kot je z modeliranjem VB predvidel ARSO. Kljub temu, da ni bilo statistično značilne razlike v količini pridelka, je bilo namakanje ključno za enakomerno dozorevanje solate. Rezultati poskusa namakanja solate bodo uporabni v prihodnje, ko bomo pridelovalce skušali prepričati, da se strinjajo z izgradnjo večjih namakalnih sistemov. Namakanje kljub temu, da je bilo izvedeno z mikrorazpršilci, ni imelo večjega vpliva na pojav bolezni. Seveda pa je bil vpliv na uspešno presajanje sadik in s tem večjim številom rastlin na površini, visok. Vremenske razmere v nobenem od poskusnih let niso bile optimalne za določanje vpliva mreže v nasadih jablan na potrebe po namakanju in polnega in deficitnega namakanja na količino in kakovost pridelka jablane. V pridelku jablane v različnih obravnavah (z in brez mreže, polno in deficitno namakana ter nenamakano) v letu 2018 v nasadu Sadjarskega centra (SC) Gačnik niso bile statistično značilne. Dejansko porabljena količina vode za namakanje je bila le 4-11 % od modelirane. Modeliranje VB je, zaradi različnih vzrokov, precenilo potrebo po namakanju hmelja v 2018 v nasadu C Gačnik. 5.Ocena stopnje realizacije programa dela na raziskovalnem projektu in zastavljenih raziskovalnih ciljev3 V 2017 in 2018 so bile padavine večinoma relativno ugodno razporejene za rastlinsko pridelavo. Z namakanjem dodana voda v naših poskusih ni statistično značilno povečala pridelkov in prav tako ni bilo možno ugotoviti statistično značilnega vpliva deficitnega namakanja. Na krivulji odziva rastline na dodano vodo (Slika 1) so poskusi potekali v njenem zgornjem delu, kjer ima dodana voda le malo, nič ali celo negativen vpliv na pridelek. Rezultati poskusov bi po pričakovanju pokazali statistično značilne razlike med strategijami in tehnikami namakanja ter med ostalimi dodatnimi faktorji, če bi poskusi potekali v srednjem ali spodnjem delu krivulje, kjer že manjši dodatek vode močno vpliva na povečanje pridelka. izdelali smo ekonomski izračun za natančno namakanje, medtem ko ga za deficitno namakanje ni bilo mogoče narediti. Slika 1: Krivulja vpliva dodane vode na količino pridelka (prirejeno po Smith in sod., 2012). V projektu TriN so bili poskusi v območju rdečega ovala. 6.Spremembe programa dela raziskovalnega projekta oziroma spremembe sestave projektne skupine4 Bistvenega odstopanja od predvidenega programa ni bilo, razen v delu ekonomskega izračuna, ko zaradi relativno majhne potrebe po namakanju v letih 2017 in 2018 nismo mogli ekonomsko ovrednostiti vpliva deficitnega namakanja. V letu 2018 je iz raziskovalne skupine odšla dr. Rozalija Cvejič (šifra raziskovalca 31232) zaradi nastopa porodniškega dopusta. 7.Najpomembnejši dosežki projektne skupine na raziskovalnem področju5 Dosežek 1. COBISS ID 1539423940 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Različne količine uporabljene vode pri oljki (Olea europaea L). gojene v vlažnih pogojih ANG Different quantities of applied water on Olea europaea L. cultivated under humid conditions Opis SLO Zaradi povečane pojavnosti in intenzivnosti kmetijskih suš v vlažnih sredozemskih regijah postaja spremljano namakanje vse bolj neizogiben element kmetijske prakse. Za določitev vpliva različnih načinov namakanja na rast oljk (Olea europaea L.) in pridelka ter na proizvodnjo oljčnega olja in vsebnost biofenolov je bila v oljčniku v relativno vlažnem območju jugozahodne Slovenije izvedena triletna študija. Povprečna pridelava oljk z dreves pod polnim namakanjem (nadomestitev 100% potencialne evapotranspiracije) je bila bistveno večja od tistih, ki so bila brez namakanja ali so bili deficitno napakaan (nadomeščanje 33 in 66% evapotranspiracije). Med postopki namakanja ni bilo bistvenih razlik v skupni vsebnosti biofenola v oljčnem olju. Učinke namakanja lahko pojasnimo glede na stopnjo padavin v celotni rastni sezoni. Kljub pozitivnim učinkom padavin na te parametre je bila povprečna pridelava oljčnega olja, pri nanamakanih drevesih približno 30% manjša od pridelka pri deficitno namakanih drevesih. ANG Due to increased occurrence and intensity of agricultural droughts in humid Mediterranean regions, monitored irrigation is becoming an increasingly inevitable element of agricultural practice. To determine the impact of different irrigation regimes on olive tree (Olea europaea L.) growth and crop yield, and of the olive oil production and biophenol content, a 3-year study was conducted in an olive grove located in a relatively humid region of southwestern Slovenia. The mean olive production from trees under full irrigation (replacement of 100% crop evapotranspiration) was significantly higher than those that were only rain fed or were under deficit irrigation (replacement of 33 and 66% crop evapotranspiration). There were no significant differences in total biophenol contents of the olive oil across these irrigation treatments. These irrigation effects can be explained according to the levels of precipitation throughout the growing season. Despite the positive effects of rainfall on these parameters, the mean olive oil yield of the rain-fed olives was about 30% lower than that for the deficit irrigation treatments. Objavljeno v American Society of Civil Engineers; Journal of irrigation and drainage engineering; 2017; Vol. 143, iss. 9; str. 1-6; Impact Factor: 1.616;Srednja vrednost revije / Medium Category Impact Factor: 1.771; WoS: AE, IM, ZR; Dosežek Avtorji / Authors: Podgornik Maja, Pintar Marina, Bučar-Miklavčič Milena, Bandelj Dunja Tipologija 1.01 Izvirni znanstveni članek 2. COBISS ID 5299560 Vir: vpis v obrazec Naslov SLO Deficitno namakanje in njegov potencial za pridelek in kakovost krompirja v vlažnih podnebjih ANG Deficit irrigation and its potential for yield and potato quality in humid climates Opis SLO Krompir je različno občutljiv na pomanjkanje vode. Obstaja več študij, v katerih so proučevali vpliv nadzorovanega deficitnega namakanja na pridelku krompirja, pridelanem v sušnih in polsušnih območjih, z uporabo kapljičnega namakanja. Številni dejavniki so bili opredeljeni kot pomembni, in sicer stopnja rasti, obseg pomanjkanja vode, režim hranil in strategija namakanja (kot je npr. namakanje le dela korenin). Glede na stopnjo rasti, na kateri je bil uveden vodni primanjkljaj, so bile zabeležene razlike v količini in kakovosti pridelka. Namakana voda je povečala donos ne samo s povečanjem števila gomoljev, ampak tudi s povečanjem povprečne mase gomoljev. V predstavljeni študiji so bili ocenjeni dejavniki, ki vplivajo na potencial primanjkljaja namakanja v rastlinski pridelavi krompirja v vlažnem podnebju Slovenije. Študija izvedljivosti je obravnavala standardne postopke pridelave krompirja in obdelavo tal, kakor tudi razpoložljivost tehnik namakanja in znanja. ANG Potatoes are variably sensitive to water deficit. There are several studies in which the influence of controlled deficit irrigation has been studied on potato crop cultivated in arid and semi-arid zones, using drip irrigation. Several factors have been identified as important, namely growth stage, extent of water deficit, nutrient regime and irrigation strategy (such as partial root drying). Depending on the growth stage on which the water deficit was imposed variation in yield quantity and quality was recorded. Irrigated water increased yields not only by increasing tuber number, but also by increasing the mean weight of the tubers. In the presented study, factors influencing potential for deficit irrigation in potatoes crop production in humid climate for Slovenia were evaluated. Feasibility study considered standard potatoes growing practices and tillage as well as irrigation technique availability and know-how. Objavljeno v BAVEC, Martina (ur.), BAVEC, Franc (ur.), GROBELNIK MLAKAR, Silva (ur.). Book of abstracts, VII South-Eastern Europe Symposium on Vegetables & Potatoes, June 20 - 23, 2017, Maribor, Slovenia. Maribor: University of Maribor Press; Pivola: Faculty of Agriculture and Life Sciences. 2017, str. 63 Tipologija 1.08 Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci 3. COBISS ID 8902009 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Vodenje namakanja hmelja (Humulus lupulus L.): pregled ANG Irrigation scheduling of hop (Humulus lupulus L.): a review Opis SLO Opravljen je pregled načinov vodenja namakanja hmelja v obdobju 19582017. Uporabljajo se štirje načini vodenja namakanja hmelja, ki temeljijo na: (i) spremljanju evapotranspiracije in vodne bilance, (ii) spremljanju tenzije ali vlažnosti tal na različnih globinah v tleh, (iii) meritvah stresa rastline, in (iv) simulacijskih modelih. Načina (iii) in (iv) sta primernejša za raziskave, medtem sta način (i) in (ii) primerna tudi podpora odločanju o namakanju na ravni namakalnega sistema. ANG A review of hop irrigation scheduling in the period 1958-2017 reveals four basic principles to irrigation scheduling of hop that rely on (i) evapotranspiration and water balance, (ii) soil tension or soil moisture across the rooting depth, (iii) measurement of plant stress, and (iv) simulation methods. The methods (iii) and (iv) are more useful as research Dosežek methods, while method (i) and (ii) are also suitable as a practical tool for irrigation scheduling. Objavljeno v Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo; Hmeljarski bilten; 2017; Letn. 24; str. 28-41; Avtorji / Authors: Naglič Boštjan, Cvejić Rozalija, Pintar Marina Tipologija 1.02 Pregledni znanstveni članek 4. COBISS ID 8644473 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Fiziološki odziv oljke na namakanje - izkušnje iz poskusa Dekani ANG Physiological response of olive tree to deficit irrigation - experience from Dekani ekperiment. Opis SLO Morfološke in fiziološke adaptacije oljki (Olea europaea L.) omogočajo precej veliko toleranco suše. Kljub temu se zaradi ekstremnejših vremenskih razmer, manjše količine oz. manj rednih padavin, in intenziviranja pridelave sušni stres pogosto pojavlja tudi pri tej sadni vrsti. V prispevku predstavljamo fiziološke odzive dreves oljke sorte 'Istrska belica' na sušo v poletju 2015 in učinke deficitnega namakanja na pojavnost stresa. Zmanjšanje vodnega potenciala je pri nenamakanih drevesih vodilo v močno stomatalno omejitev fotosinteze, med tem ko je bila ta pri polno namakanih drevesih manjša. Rezultati nakazujejo, da lahko z deficitnim namakanjem sušni stres omilimo oz. skrajšamo njegovo trajanje. ANG Morphological and physiological traits of olive (Olea europaea L.) contribute to its high drought tolerance. Due to more extreme weather conditions, reduced and irregular precipitation, olives nevertheless frequently experience drought stress. In this paper we present physiological response of 'Istrska belica' olive to summer drought in 2015 evaluating the effects of deficit irrigation. Reduced water availability, decrease of water potential, contributed to strong stomatal inhibition of photosynthesis in non-irrigated plants, while this inhibition was much smaller in fully irrigated plants. Results suggest, that a substantial mitigation of water stress and shortening of its duration can be achieved by deficit irrigation. Objavljeno v Strokovno sadjarsko društvo Slovenije; Zbornik referatov 4. slovenskega sadjarskega kongresa z mednarodno udeležbo, Krško, 20.-21. januar 2017; 2017; Str. 159-164; Avtorji / Authors: Vodnik Dominik, Kastelec Damijana, Zupanc Vesna, Podgornik Maja, Pintar Marina, Butinar Bojan Tipologija 1.08 Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci 5. COBISS ID 8621945 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Deficitno namakanje v poljedelstvu in zelenjadarstvu - izzivi in perspektive ANG Deficit irrigation in crop and vegetable production - challenges and perspectives Opis SLO Tehnologija deficitnega namakanja se je razvila na območjih, kjer sta pomanjkanje vode in visoka cena te naravne dobrine prisilila pridelovalce k bolj premišljeni rabi vode. Pri tej metodi namakanja z manjšo količino dodane vode, kot bi bilo optimalno, vplivamo na rast rastlin in s tem ohranjamo pridelek, vendar z manjšo obremenitvijo naravnih virov. To tehnologijo namakanja na slovenskem prostoru uspešno preizkušamo v trajnih nasadih Obalno-kraške regije. V prispevku obravnavamo glavne izzive in perspektive, povezane z deficitnim namakanjem v poljedelstvu in zelenjadarstvu ANG Deficit irrigation technology was developed in the areas, where availability and the cost of water forced producers towards rational use of water. The principle of deficit irrigation is effecting plant fertility and yield potential by adding smaller amount of water than optimal, thus putting less pressure on natural resources. This technology is currently successfully tested in Dosežek orchards on coastal karstic region in Slovenia. The paper addresses major challenges and possibilities for deficit irrigation in crop and vegetable production in Slovenia. Objavljeno v Slovensko agronomsko društvo; Novi izzivi v agronomiji 2017; 2017; Str. 272-276; Avtorji / Authors: Pintar Marina, Zupanc Vesna Tipologija 1.08 Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci 8.Najpomembnejši dosežek projektne skupine na področju gospodarstva, družbenih in kulturnih dejavnosti6 Dosežek 1. COBISS ID 9186681 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Natančnost napovedovanja namakanja - TriN ANG Precission of irrigation forecasting - TriN Opis SLO V okviru projekta smo vzpostavili pilotni sistem podpore odločanja o namakanju (SPON), ki tehnologijo namakanja kmetijskih zemljišč dviguje na višjo raven. Zaradi natančnega namakanja je poraba vode in energije manjša, tako so manjši stroški namakanja. Pridelki so bolj kakovostni, njihova skladiščna sposobnost je boljša. SPON omogoča trajnostno rabo vode za namakanje - varuje vodne vire z vidika količine. Natančno namakanje potencialno zmanjšuje spiranje onesnažil prozi podzemni vodi in tako varuje vodne vire z vidika kakovosti. Stroške delovanja celotnega SPON (vzdrževanje baz, poganjanja modela itd) ne bi smeli presojati le skozi neposredne denarne koristi kmeta (t.j. manjša poraba vode za namakanje, večja kakovost pridelkov, itd) temveč v širšem okviru, tudi okoljske koristi. Z bolj učinkovito rabo vode za namakanje se namreč zmanjšujejo količinski pritiski na vodne vire. Natančno namakanje pa zmanjšuje tudi spiranje ostankov hranil in fitofatmacevtskih sredstev in zmanjšuje onesnaženje podzemen vode. Na ta način uvedba in aktivna uporaba SPON prispeva k sinergističnemu učinku kmetijske in okoljske politike. ANG In the framework of the project TriN, we have established a pilot system of decision support for irrigation (SPON), which raises the technology of irrigation of agricultural land to a higher level. Due to precise irrigation, the consumption of water and energy is reduced, so there are less irrigation costs. The crops are of higher quality and their storage capacity is better. SPON enables the sustainable use of water for irrigation - it protects water resources in terms of quantity. Precise irrigation potentially reduces the pollution of pollutants to prose underground water and thus protects water resources from a quality point of view. The costs of operating the entire SPON (maintenance of bases, model propagation, etc.) should not be judged merely through the direct monetary benefits of the farmer (i.e., lower water consumption for irrigation, higher quality of produce, etc.) but also in the wider context, including environmental benefits. By more efficient use of water for irrigation, quantitative pressures on water resources are reduced. Precise irrigation also reduces the leaching of residues of nutrients and plant protection products and reduces pollution of groundwater. In this way, the introduction and active use of SPON contributes to the synergistic effect of agricultural and environmental policies. Šifra F.04 Dvig tehnološke ravni Objavljeno v Biotehniška fakulteta, Oddelek za agronomijo; 2019; XII, 167 str.; Avtorji / Authors: Pintar Marina, Cvejić Rozalija, Donik Purgaj Biserka, Glavan Matjaž, Godeša Tone, Gregorič Gregor, Habič Bogo, Honzak Luka, Kastelec Damijana, Korpar Peter, Mrzlić Davor, Naglič Boštjan, Pečan Urša, Perpar Dosežek Anton, Dolničar Peter, Podgornik Maja, Poje Tomaž, Pušenjak Miša, Sušnik Andreja, Udovč Andrej, Usenik Valentina, Zupanc Vesna, Železnikar Špela, Žust Ana Tipologija 2.12 Končno poročilo o rezultatih raziskav 9.Drugi pomembni rezultati projektne skupine7 10.Pomen raziskovalnih rezultatov projektne skupine8 10.1. Pomen za razvoj znanosti9 SLO_ Meritve volumske vsebnosti vode v tleh v poskusih z namakanjem so pokazale potrebo po dvigu kakovosti vhodnih podatkov za modeliranje vodne bilance (VB) v tleh za izboljšanje napovedi namakanja in sicer: (a) z določitvijo poljske kapacitete (PK) z meritvami na terenu in določanja točke venenja (TV) z gravimetrično metodo, (b) z možnostjo vnosa popravkov volumske vsebnosti vode v tleh v model. S slednjim se izognemo šibki točki modeliranja namakanja, ki je povezana: (a) z (ne)zaznavanjem dežja na obravnavani lokaciji in (b) kljub sprotnemu vnosu aktualnih fenofaz rastline, z nepoznavanjem dejanskega stanja rastlinskega pokrova, ki vpliva na porabo vode. Prav tako je potrebno več pozornosti posvetiti kalibraciji uporabljenih sond za merjenje vsebnosti vode, še posebej, če je v tleh več glinastih delcev ali skeleta. Modeliranje vodne bilance namakanja je eden od štirih možnih načinov za vodenje namakanja. Model IRRFIB, ki je bil razvit na Agenciji Republike Slovenije za okolje in smo ga uporabili v projektu TriN, izračunava vodno bilanco na dnevnem nivoju. Ujemanje modeliranih vrednosti s stanjem na terenu in s tem kakovost napovedi namakanja je močno odvisno od kakovosti vhodnih podatkov. V projektu TriN smo namesto pedološke karte za privzem PK in TV za vsako od petih lokacij, vključeno v projekt, izdelali krivulje vodnozadrževalnih lastnosti tal in omenjena podatka privzeli od tam. Na ta način se kakovost pedoloških podatkov iz ravni nezadostnih dvigne na raven dobrih podatkov. V sklopu TriN smo razvili uporabniški vmesnik, ki omogoča uporabnikom namakalnih sistemov vnos aktualnih fenofaz rastlin in tako dvignili raven teh podatkov na dobro raven z nezadostne. V TriN smo sicer poskusno merili vsebnost vode v tleh vendar ne z namenom, da bi popravljali modelirane vrenosti vodne bilance. Z uvedbo te možnosti in ob kakovostnih meritvah vsebnosti vode v tleh, bi se kakovost teh podatkov dvignila na raven odlično. Prav tako obstajajo možnosti za dvig kakovosti na raven odlično tudi pri prej omenjenih TV in PK. Še največji problem je dvig kakovosti podatkov pri fenoloških fazah rastlin, saj bi bilo potrebno za vsako rastlino posebej na podlagi zgodovinskih podatkov določiti primeren model. Osnova za uporabo Sistema podpore odločanja o namakanju (SPON) na celotnem območju Slovenije je že pripravljena, v podatkovno bazo je potrebno le vnesti začetek prve fenofaze ter dolžino fenofaz po različnih regijah, za kar se lahko uporabi že pripravljene podatke. Pomanjkljivost trenutnega SPON je vezanost na enega proizvajalca merilne oz. telekomunikacijske opreme. Za uporabo na nacionalnem nivoju in delovanju SPON na eni od državnih inštitucij je potrebno določiti standard, po katerem bi lahko SPON zajemal podatke o količini vode v tleh od kateregakoli proizvajalca merilne opreme. V SPON so možne dodatne izboljšave, kot so modul za modeliranje rasti rastlin, izračun časa namakanja na podlagi informacij o tehničnih lastnosti namakalne opreme, implementacija dodatnih strategij v model IRRFIB, kot je npr. deficitno namakanje. SPON bi v vsakdanje aktivnosti pridelovalca, ki so povezane z vodenjem namakanja na kmetiji, bolje vključili z razvojem SPON aplikacije za pametni telefon. Velik izziv pri vpeljavi SPON je tudi merilna oprema: od tega, kakšni merilniki vode v tleh so primerni za uporabo v SPON, ali je potrebno merilnike dodatno kalibrirati, kam jih namestiti, da so meritve čim bolj reprezentativne za celotno njivo oz. sadovnjak, do tega, kdo bo opremo strokovno vgradil in preverjal, ali deluje pravilno. Z razvojem SPON smo se raziskovalci soočili z izzivom variabilnosti volumske vsebnosti vode v tleh, bolj zanesljivega določanja poljske kapacitete in točke venenja ter zanesljivosti meritev vsebnosti vode v tleh. ANG Measurements of the volumetric soil water content in irrigation experiments have shown the need to raise the quality of input data for water balance modeling in soil to improve irrigation forecasts, as follows: (a) with determination of field capacity (FC) with field measurements and willting point (WP) by gravimetric method, (b) with the possibility of making corrections of the soil water content in the model. With this, we avoid the weak point in modeling of soil water balance, which is related to the (non)detection of rain on the respective area and to the incorrect determination of the plant phenophase. The ignorance of the actual phenophase of the plant cover affecting the consumption of water. It is also necessary to pay more attention to the calibration of the used probes to measure the soil water content, especially if there is high clay or soil skeleton in the soil. Modeling the water balance of irrigation is one of four possible ways to manage irrigation. Model IRRFIB, developed at the Environmental Agency of the Republic of Slovenia and used in the TriN project, calculates the water balance on a daily basis. The matching of the modeled values with the state on the field and hence the quality of the irrigation forecasts depends heavily on the quality of the input data. In the TriN project, instead of the soil map for the acquisition of FC and WP, for each of the five locations included in the project, we deteremined soil water retention curves and assumed FC an WP data from there. In this way, the quality of soil data from the insufficient level is raised to the level of good data. Within TriN, we developed a user interface that allows users of irrigation systems to enter the current pheno-phases of the plants, thus raising the level of this data to a good level from the insufficient. We experimentally measured the water content of the soil, but not with the aim of correcting the modeling of the water balance. By introducing this option and with quality measurements of the soil water content, the quality of this data would rise to the high quality level. The biggest challange is the increase of the quality of the phenophases data of the plants, since for each plant, a suitable model should be determined on the basis of historical data. The basis for using Decision Support System for Irrigation (SPON) throughout Slovenia is currently ready. In the database should only be introduced the beginning of the first phenofase and its lenght across different regions, for which the already prepared data can be used. The disadvantage of the current SPON is the connection to one manufacturer of the measuring instrument and telecommunications equipment only. For the use at the national level and the operation of SPON at one of the state institutions, it is necessary to establish a standard according to which SPON could include data on soil water content from any manufacturer of measuring equipment. Additional improvements can be made to the actual SPON, such as the model for plant growth, calculation of irrigation time, based on information on the technical properties of irrigation equipment, implementation of additional strategies in the IRRFIB model, deficit irrigation. SPON would be better integrated in the daily activities of the grower involved in managing the irrigation on the farm by the development of the smartphone application. The great challenge in the implementation of SPON is also measuring equipment: which soil water content probes are suitable for use in the SPON, whether the probes need to be further calibrated, where to place them, so that the measurements are as representative as possible for the entire field or orchard, who will professionally maintain the equipment and check whether it works properly. With the development of SPON, the researchers faced the challenge of variability in the soil water content, more reliable determination of FC and WP, and reliability of soil water content measurements. 10.2. Pomen za razvoj Slovenije10 SLO_ Voda je nujen vir za rastlinsko pridelavo. Podnebne spremembe so vzrok spremenjenim padavinskim vzorcem in posledično vzrok za razmislek o možnostih rastlinske pridelave v spremenjenih razmerah. Pomanjkanje padavin ali njihova nepravilna časovna razporeditev že predstavljata problem, tveganje in veliko sušno ogroženost v celotni Sloveniji, kjer so vodni viri za namakanje kmetijskih površin praviloma omejeni. Po letu 2000 smo se v Sloveniji srečali s kar z nekaj sušnimi leti. Glavni oškodovanci te naravne nesreče so predvsem pridelovalci hrane, saj se brez strokovne podpore (službe za strokovno pravilno namakanje) ne morejo pravočasno in predvsem učinkovito odzivati na pomanjkanje padavin. Posledica tega je manjši hektarski donos, težji pogoji za preživetje pridelovalca in nižja lokalna samooskrba. Natančno namakanje je strategija namakanja, ki praviloma manjša porabo vode v primerjavi s prakso, tako da upošteva potrebe rastline po vodi. Nadgradnja natančnega namakanja je deficitno namakanje, ki je strategija, ki še dodatno manjša porabo vode oz. povečuje učinkovitost njene rabe ob hkratnem ohranjanju količine in kakovosti pridelka. Pri deficitnem namakanju rastlino držimo v rahlem ali občasnem sušnem stresu brez negativnega vpliva na pridelek. Osnova natančnega namakanja so ustrezni vhodni podatki, na podlagi katerih se oblikuje model napovedi namakanja. Treba je zagotoviti ustrezno mrežo merilnih naprav za potrebe racionalnega namakanja posamezne kulture. V slovenskem prostoru imamo z natančnim namakanjem ter napovedjo namakanja malo izkušenj. Kljub temu, da statistične analize obravnavanih poskusov v 2017 in 2018 kažejo, da namakanje in način namakanja v večini obravnavanih poskusov statistično značilno ne vpliva na količino pridelka, pa na splošno tega vpliva na gospodarnost pridelovanja ne smemo zanemariti. Obe leti, v katerih so se izvajali poskusi, sta bili vremensko sicer zelo neugodni za ugotavljanje vpliva namakanja, tako da rezultati dajejo še večjo težo dejstvu, da je potrebno namakati v skladu z dejanskimi potrebami rastlin, saj lahko namakanje »na pamet« po eni strani celo zmanjša pridelek in s tem prihodke od pridelave, po drugi strani pa več namakanja pomeni dodatne stroške. Sistem podpore odločanja o namakanju (SPON) omogoča natančno namakanje. Tehnologijo namakanja kmetijskih zemljišč dviguje na višjo raven. Omogoča trajnostno rabo vode za namakanje -varuje vodne vire z vidika količine. Natančno namakanje potencialno zmanjšuje spiranje onesnažil prozi podzemni vodi in tako varuje vodne vire z vidika kakovosti. Osnova za uporabo SPON na celotnem območju Slovenije je pripravljena. Predlagamo, da se morebitna dodatna potrebna finančna sredstva na ravni kmetje za dobro delovanje SPON sistemsko vključi v Program razvoja podeželja, podukrep M4.1- Podpora za naložbe v kmetijska gospodarstva. Hkrati je potrebno zagotoviti ustrezno informacijsko opremo in finančno podporo za izvajanje modeliranja na ARSO in sprotno bdenje (kadrovski potencial) zlasti v poletnem času, ko je optimiziranje rabe vode z namakanjem najbolj aktualno. Stroške delovanja celotnega SPON (vzdrževanje baz, poganjanja modela itd) ne bi smeli presojati le skozi neposredne denarne koristi kmeta (t.j. manjša poraba vode za namakanje, večja kakovost pridelkov, itd) temveč v širšem okviru, tudi okoljske koristi. Z bolj učinkovito rabo vode za namakanje se namreč zmanjšujejo količinski pritiski na vodne vire. Natančno namakanje pa zmanjšuje tudi spiranje ostankov hranil in fitofatmacevtskih sredstev in zmanjšuje onesnaženje podzemen vode. Na ta način uvedba in aktivna uporaba SPON prispeva k sinergističnemu učinku kmetijske in okoljske politike. ANG_ Water is a necessary source for crop production. Climate change is a cause of altered precipitation patterns and, consequently, a cause for reflection on the possibilities of crop production under changing conditions. The lack of precipitation or their incorrect timing are already a problem, and pose a risk and a high level of drought in all of Slovenia, where water resources for irrigation of agricultural land are usually limited. In Slovenia, after 2000 we met with some dry years. The main victims of this natural disaster are mainly farmers, as they can not respond in a timely and mainly effective manner to the lack of precipitation without professional support (professional irrigation services). The result is a smaller hectare yield, more difficult conditions for the survival of the producer, and lower local self-sufficiency. Precise irrigation is an irrigation strategy that generally lowers water consumption compared to the practice, so as to take into account the water needs of the plant. The upgrading of precise irrigation is a deficit irrigation, which is a strategy that further reduces the consumption of water or increases the efficiency of its use while maintaining the quantity and quality of the crop. In the case of deficit irrigation, the plant is kept in a slight or occasional drought stress without a negative impact on the yield. The basis of precise irrigation is the appropriate input data on the basis of which the irrigation forecast model is formed. It is necessary to provide an adequate network of measuring devices for the rational irrigation of each culture. In Slovenia, there is little experience with precise irrigation and irrigation forecasts. Despite the fact that statistical analyzes of the experiments in 2017 and 2018 show that the irrigation in most of the experiments does not significantly affect the quantity of product, in general this affects on the economy of plant production should not be ignored. Both years were unfavorable to determine the effect of irrigation, so that the results give even greater weight to the fact that it is necessary to irrigate in accordance with the actual needs of the plants. Unproper irrigation even reduces the crop and hence the income from production, and on the other hand, more irrigation means higher production costs. The Decision Support System for Irrigation (SPON) allows accurate irrigation. It rises the technology of irrigation of agricultural land to a higher level. It also allows the sustainable use of water for irrigation - it protects water resources in terms of quantity. Precise irrigation potentially reduces the leaching of pollutants to groundwater and thus protects water resources from a quality perspective. The basis for using SPON throughout Slovenia is currently ready. We propose that any additional financial resources at the level of farmers for the proper functioning of SPON should be systematically included in the Rural Development Program, sub-measure M4.1 - Support for investments in agricultural holdings. At the same time, it is necessary to provide adequate information, equipment, and financial support for the implementation of modelling on ARSO (e.g. personnel potential) especially during the summer time when optimizing the use of water by irrigation is the most pressing one. The costs of operating the entire SPON should not be judged only through the direct monetary benefits to the farmer (i.e., lower water consumption for irrigation, better quality of products, etc.), but also in a wider context including the environmental benefits. With a more efficient use of water for irrigation, the quantitative pressures on water sources are reduced. There is also a reduction in the leaching of residues of nutrients and plant protection products, which leads to a reduction in groundwater pollution. In this way, the introduction and active use of SPON contributes to the synergistic effect of agricultural and environmental policies. ll.Vpetost raziskovalnih rezultatov projektne skupine 11.1. Vpetost raziskave v domače okolje Kje obstaja verjetnost, da bodo vaša znanstvena spoznanja deležna zaznavnega odziva? □ v domačih znanstvenih krogih □ pri domačih uporabnikih Kdo (poleg sofinancerjev) že izraža interes po vaših spoznanjih oziroma rezultatih?11 Interes za SPON so izkazali: - kmetje in kmetijska podjetja (npr. Panvita d.d., Eurosad d.o.o., Kmetijstvo Lendava). O implementaciji SPON so se zanimali z Ministrstva za okolje in prostor, Direkcija RS za vode. - ARSO; neprimernejša inštitucija za operativno delovanje SPON ob primerni finančni podpori za izboljšanje stanja človeških virov. - kolegi iz strojne fakultete in iz Gozdarskega inštituta Republike Slovenije, ki se ukvarjajo z razvojem sond za merjenje vsebnosti vode v tleh. 11.2. Vpetost raziskave v tuje okolje Kje obstaja verjetnost, da bodo vaša znanstvena spoznanja deležna zaznavnega odziva? □ v mednarodnih znanstvenih krogih □ pri mednarodnih uporabnikih Navedite število in obliko formalnega raziskovalnega sodelovanja s tujini raziskovalnimi inštitucijami:12 Formalnega sodelovanja s tujimi raziskovalnimi inštitucijami ni bilo, je pa v prijavi projekt iz programa PRIMA (Topic 2.1.1 RIA Bridging the gap between potential and actual irrigation performance in the Mediterranean), kjer bomo, ob uspešni prijavi, imeli možnost primerjave SPON s podobnim sistemom, SIRR-MOD, iz Italije. Kateri so rezultati tovrstnega sodelovanja:1^ Ob uspešni prijavi projekta iz programa PRIMA (Topic 2.1.1 RIA Bridging the gap between potential and actual irrigation performance in the Mediterranean bomo imeli možnost primerjave SPON s podobnim sistemom, SIRR-MOD, iz Italije. 12.Označite, katerega od navedenih ciljev ste si zastavili pri projektu, katere konkretne rezultate ste dosegli in v kakšni meri so doseženi rezultati uporabljeni Cilj F.01 Pridobitev novih praktičnih znanj, informacij in veščin Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 Dosežen T II Uporaba rezultatov V celoti T 1 F.02 Pridobitev novih znanstvenih spoznanj Zastavljen cilj O DA NE Rezultat Dosežen T 1 Uporaba rezultatov V celoti T 1 F.03 Večja usposobljenost raziskovalno-razvojnega osebja Zastavljen cilj 0 DA NE Rezultat Dosežen bo v naslednjih 3 letih T 1 Uporaba rezultatov Uporabljen bo v naslednjih 3 letih T I F.04 Dvig tehnološke ravni Zastavljen cilj 0 DA NE Rezultat Dosežen bo v naslednjih 3 letih T 1 Uporaba rezultatov Uporabljen bo v naslednjih 3 letih T I F.05 Sposobnost za začetek novega tehnološkega razvoja Zastavljen cilj DA 8 N E Rezultat T I Uporaba rezultatov T 1 F.06 Razvoj novega izdelka Zastavljen cilj D DA O N E Rezultat T 1 Uporaba rezultatov T 1 F.07 Izboljšanje obstoječega izdelka Zastavljen cilj DA 0 N E Rezultat T 1 Uporaba rezultatov T I F.08 Razvoj in izdelava prototipa Zastavljen cilj DA €> N E Rezultat T 1 Uporaba rezultatov T I F.09 Razvoj novega tehnološkega procesa oz. tehnologije Zastavljen cilj DA 8 N E Rezultat T I Uporaba rezultatov T 1 F. 10 Izboljšanje obstoječega tehnološkega procesa oz. tehnologije Zastavljen cilj D DA 0 N E Rezultat T 1 Uporaba rezultatov T 1 F.11 Razvoj nove storitve Zastavljen cilj DA S N E Rezultat Uporaba rezultatov F.12 Izboljšanje obstoječe storitve Zastavljen cilj O DA NE Rezultat Dosežen bo v naslednjih 3 letih | Uporaba rezultatov Uporabljen bo v naslednjih 3 letih | F. 13 Razvoj novih proizvodnih metod in instrumentov oz. proizvodnih procesov Zastavljen cilj DA 0 N E Rezultat Uporaba rezultatov F. 14 Izboljšanje obstoječih proizvodnih metod in instrumentov oz. proizvodnih procesov Zastavljen cilj DA 8 N E Rezultat Uporaba rezultatov F. 15 Razvoj novega informacijskega sistema/podatkovnih baz Zastavljen cilj O DA NE Rezultat Dosežen bo v naslednjih 3 letih | Uporaba rezultatov Uporabljen bo v naslednjih 3 letih | F. 16 Izboljšanje obstoječega informacijskega sistema/podatkovnih baz Zastavljen cilj DA 0 N E Rezultat Uporaba rezultatov F. 17 Prenos obstoječih tehnologij, znanj, metod in postopkov v prakso Zastavljen cilj DA €> N E Rezultat Uporaba rezultatov F.18 Posredovanje novih znanj neposrednim uporabnikom (seminarji, forumi, konference) Zastavljen cilj D DA 0 N E Rezultat Uporaba rezultatov F.19 Znanje, ki vodi k ustanovitvi novega podjetja ("spin off") Zastavljen cilj DA 0 N E Rezultat Uporaba rezultatov F.20 Ustanovitev novega podjetja ("spin off") Zastavljen cilj DA €> N E Rezultat Uporaba rezultatov F.21 Razvoj novih zdravstvenih/diagnostičnih metod/postopkov Zastavljen cilj DA €> N E Rezultat Uporaba rezultatov F.22 Izboljšanje obstoječih zdravstvenih/diagnostičnih metod/postopkov Zastavljen cilj DA €> N E Rezultat Uporaba rezultatov F.23 Razvoj novih sistemskih, normativnih, programskih in metodoloških rešitev Zastavljen cilj DA 8 N E Rezultat Uporaba rezultatov F.24 Izboljšanje obstoječih sistemskih, normativnih, programskih in metodoloških rešitev Zastavljen cilj DA €> N E Rezultat Uporaba rezultatov F.25 Razvoj novih organizacijskih in upravljavskih rešitev Zastavljen cilj DA €> N E Rezultat Uporaba rezultatov F.26 Izboljšanje obstoječih organizacijskih in upravljavskih rešitev Zastavljen cilj DA 8 N E Rezultat Uporaba rezultatov F.27 Prispevek k ohranjanju/varovanje naravne in kulturne dediščine Zastavljen cilj D DA ON E Rezultat Uporaba rezultatov F.28 Priprava/organizacija razstave Zastavljen cilj DA €> N E Rezultat Uporaba rezultatov F.29 Prispevek k razvoju nacionalne kulturne identitete Zastavljen cilj DA €> N E Rezultat Uporaba rezultatov F.30 Strokovna ocena stanja Zastavljen cilj O DA S N E Rezultat T I Uporaba rezultatov T 1 F.31 Razvoj standardov Zastavljen cilj O DA Ф N E Rezultat T 1 Uporaba rezultatov T 1 F.32 Mednarodni patent Zastavljen cilj DA Ф N E Rezultat T 1 Uporaba rezultatov T I F.33 Patent v Sloveniji Zastavljen cilj DA Ф N E Rezultat T I Uporaba rezultatov T 1 F.34 Svetovalna dejavnost Zastavljen cilj O DA S N E Rezultat T I Uporaba rezultatov T 1 F.35 Drugo Zastavljen cilj O DA ФN E Rezultat T 1 Uporaba rezultatov T 1 Komentar 13.Označite potencialne vplive oziroma učinke vaših rezultatov na navedena področja Vpliv Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.01 Razvoj visokošolskega izobraževanja G.01.01. Razvoj dodiplomskega izobraževanja 0 o 0 0 G.01.02. Razvoj podiplomskega izobraževanja 0 o O O G.01.03. Drugo: o o 0 0 G.02 Gospodarski razvoj G.02.01 Razširitev ponudbe novih izdelkov/storitev na trgu 0 o 0 0 G.02.02. Širitev obstoječih trgov 0 o O 0 G.02.03. Znižanje stroškov proizvodnje o o 0 0 G.02.04. Zmanjšanje porabe materialov in energije 0 0 0 0 G.02.05. Razširitev področja dejavnosti 0 0 0 0 G.02.06. Večja konkurenčna sposobnost o 0 o 0 G.02.07. Večji delež izvoza 0 o 0 0 G.02.08. Povečanje dobička © o o 0 G.02.09. Nova delovna mesta 0 o 0 0 G.02.10. Dvig izobrazbene strukture zaposlenih 0 0 0 0 G.02.11. Nov investicijski zagon 0 o 0 0 G.02.12. Drugo: o o 0 0 G.03 Tehnološki razvoj G.03.01. Tehnološka razširitev/posodobitev dejavnosti 0 o 0 0 G.03.02. Tehnološko prestrukturiranje dejavnosti 0 0 0 0 G.03.03. Uvajanje novih tehnologij 0 o 0 0 G.03.04. Drugo: o o O O G.04 Družbeni razvoj G.04.01 Dvig kvalitete življenja 0 o 0 0 G.04.02. Izboljšanje vodenja in upravljanja 0 0 o 0 G.04.03. Izboljšanje delovanja administracije in javne uprave 0 0 0 0 G.04.04. Razvoj socialnih dejavnosti 0 0 o 0 G.04.05. Razvoj civilne družbe 0 0 0 0 G.04.06. Drugo: o 0 o 0 G.05. Ohranjanje in razvoj nacionalne naravne in kulturne dediščine in identitete 0 O O O G.06. Varovanje okolja in trajnostni razvoj o 0 0 0 G.07 Razvoj družbene infrastrukture G.07.01. Informacijsko-komunikacijska infrastruktura o 0 0 0 G.07.02. Prometna infrastruktura 0 0 0 0 G.07.03. Energetska infrastruktura 0 0 o 0 G.07.04. Drugo: o 0 0 0 G.08. Varovanje zdravja in razvoj zdravstvenega varstva 0 O o O G.09. Drugo: O 0 0 0 Komentar 14.Naslov spletne strani za projekte, odobrene na podlagi javnih razpisov za sofinanciranje raziskovalnih projektov za leti 2016 in 201714 http://www.bf.uni-lj.si/index.php? eID=dumpFile&t=f&f=22828&token = 5c4d660de0eeb890f74355069292243da3914124 C. IZJAVE Podpisani izjavljam/o, da: • so vsi podatki, ki jih navajamo v poročilu, resnični in točni; • se strinjamo z obdelavo podatkov v skladu z zakonodajo o varstvu osebnih podatkov za potrebe ocenjevanja in obdelavo teh podatkov za evidence ARRS; • so vsi podatki v obrazcu v elektronski obliki identični podatkom v obrazcu v pisni obliki (v primeru, da poročilo ne bo oddano z digitalnima podpisoma); • so z vsebino zaključnega poročila seznanjeni in se strinjajo vsi soizvajalci projekta; • bomo sofinancerjem istočasno z zaključnim poročilom predložili tudi elaborat na zgoščenki (CD), ki ga bomo posredovali po pošti, skladno z zahtevami sofinancerjev. Podpisi: zastopnik oz. pooblaščena oseba in vodja raziskovalnega projekta: raziskovalne organizacije: Univerza v Ljubljani, Biotehniška Marina Pintar fakulteta ZIG Datum: 14.3.2019 Oznaka poročila: ARRS-CRP-ZP-2019/4 1 Napišite povzetek raziskovalnega projekta (največ 3.000 znakov v slovenskem in angleškem jeziku). Nazaj 2 v v v Navedite cilje iz prijave projekta in napišite, ali so bili cilji projekta doseženi. Navedite ključne ugotovitve, znanstvena spoznanja, rezultate in učinke raziskovalnega projekta in njihovo uporabo ter sodelovanje s tujimi partnerji. Največ 12.000 znakov vključno s presledki (približno dve strani, velikost pisave 11). Nazaj 3 Realizacija raziskovalne hipoteze. Največ 3.000 znakov vključno s presledki (približno pol strani, velikost pisave 11). Nazaj 4 Navedite morebitna bistvena odstopanja in spremembe od predvidenega programa dela raziskovalnega projekta, zapisanega v prijavi raziskovalnega projekta. Navedite in utemeljite tudi spremembe sestave projektne skupine v zadnjem letu izvajanja projekta. Če sprememb ni bilo, navedite »Ni bilo sprememb«. Največ 6.000 znakov vključno s presledki (približno ena stran, velikosti pisave 11). Nazaj 5 Navedite dosežke na raziskovalnem področju (največ deset), ki so nastali v okviru tega projekta. Raziskovalni dosežek iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) vpišete tako, da izpolnite COBISS kodo dosežka - sistem nato sam izpolni naslov objave, naziv, IF in srednjo vrednost revije, naziv FOS področja ter podatek, ali je dosežek uvrščen v A'' ali A'. Nazaj 6 Navedite dosežke na področju gospodarstva, družbenih in kulturnih dejavnosti (največ pet), ki so nastali v okviru tega projekta. Dosežek iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) vpišete tako, da izpolnite COBISS kodo dosežka, sistem nato sam izpolni podatke, manjkajoče rubrike o dosežku pa izpolnite. Dosežek na področju gospodarstva, družbenih in kulturnih dejavnosti je po svoji strukturi drugačen kot znanstveni dosežek. Povzetek znanstvenega dosežka je praviloma povzetek bibliografske enote (članka, knjige), v kateri je dosežek objavljen. Povzetek dosežka na področju gospodarstva, družbenih in kulturnih dejavnosti praviloma ni povzetek bibliografske enote, ki ta dosežek dokumentira, ker je dosežek sklop več rezultatov raziskovanja, ki je lahko dokumentiran v različnih bibliografskih enotah. COBISS ID zato ni enoznačen izjemoma pa ga lahko tudi ni (npr. prehod mlajših sodelavcev v gospodarstvo na pomembnih raziskovalnih nalogah, ali ustanovitev podjetja kot rezultat projekta ... - v obeh primerih ni COBISS ID). Nazaj 7 Navedite rezultate raziskovalnega projekta iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) v primeru, da katerega od rezultatov ni mogoče navesti v točkah 7 in 8 (npr. v sistemu COBISS rezultat ni evidentiran). Največ 2.000 znakov, vključno s presledki. Nazaj 8 Pomen raziskovalnih rezultatov za razvoj znanosti in za razvoj Slovenije bo objavljen na spletni strani: http://sicris.izum.si/ za posamezen projekt, ki je predmet poročanja. Nazaj 9 v v Največ 4.000 znakov, vključno s presledki. Nazaj 10 Največ 4.000 znakov, vključno s presledki. Nazaj 1 1 Največ 500 znakov, vključno s presledki. Nazaj 12« Največ 500 znakov, vključno s presledki. Nazaj 13« Največ 1.000 znakov, vključno s presledki. Nazaj 14 Izvajalec mora za projekte, odobrene na podlagi Javnega razpisa za izbiro raziskovalnih projektov Ciljnega raziskovalnega programa »CRP 2016« v letu 2016, Ciljnega raziskovalnega programa »CRP 2017« v letu 2017 in Javnega razpisa za izbiro raziskovalnih projektov Ciljnega raziskovalnega programa »Zagotovimo.si hrano za jutri« v letu 2016, na spletnem mestu svoje RO odpreti posebno spletno stran, ki je namenjena projektu. Obvezne vsebine spletne strani so: vsebinski opis projekta z osnovnimi podatki glede financiranja, sestava projektne skupine s povezavami na SICRIS, faze projekta in njihova realizacija, bibliografske reference, ki izhajajo neposredno iz izvajanja projekta ter logotip ARRS in drugih sofinancerjev. Spletna stran mora ostati aktivna še 5 let po zaključku projekta. Nazaj Obrazec: ARRS-CRP-ZP/2019 v1.00 F4-DE-DF-58-1E-F6-3E-31-05-53-AE-FB-73-88-C5-06-13-1D-17-C6 TriN CILJNI RAZISKOVALNI PROGRAM »ZAGOTOVIMO.SI HRANO ZA JUTRI« RAZISKOVALNI PROJEKT V4-1609 - NATANČNOST NAPOVEDOVANJA NAMAKANJA (TRIN) KONČNO POROČILO FEBRUAR, 2019 Univerza v Ljubljani ... , .„, Biotehniška fakulteta I Biotehniška fakulteta, Oddelek za agronomijo Katedra za agrometeorologijo, urejanje kmetijskega prostora ter ekonomiko in razvoj podeželja Jamnikarjeva 101, 1000 Ljubljana T: 01 3203 000, F: 01 256 57 82, W: http://www.bf.uni-lj.si Ciljni raziskovalni program »Zagotovimo.si hrano za jutri« Raziskovalni projekt V4-1609 - Natančnost napovedovanja namakanja (TriN) Končno poročilo Vodja projekta prof. dr. Marina Pintar Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta Dekan prof. dr. Emil Erjavec Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta Datum, podpis Datum, podpis Žig Naslov: Ciljni raziskovalni program "Zagotovimo.si hrano za jutri" Raziskovalni projekt V4-1609 - Natančnost napovedovanja namakanja (TriN) Končno poročilo Avtorstvo: Marina Pintar Cvejić Rozalija Dornik Purgaj Biserka Glavan Matjaž Godeša Tone Gregorič Gregor Habič Bogo Honzak Luka Kastelec Damijana Korpar Peter Mrzlić Davor Naglič Boštjan Pečan Urša Perpar Anton Peter Dolničar Podgornik Maja Poje Tomaž Pušenjak Miša Sušnik Andreja Udovč Andrej Usenik Valentina Zupanc Vesna Železnikar Špela Žust Ana Vsebinsko spremljanje projekta Primožič Tomaž na MKGP: Ravnikar Leon Izdal: Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za agronomijo Mesec in leto izida: Februar 2019 KAZALO VSEBINE 0 UVOD....................................................................................................................................................1 0.1 SPLOŠNO O PROJEKTU..............................................................................................................1 0.2 POVOD ZA PROJEKT..................................................................................................................2 0.3 NAMEN PROJEKTA TriN............................................................................................................2 0.4 ORGANIZACIJA PROJEKTA......................................................................................................3 0.5 VIRI................................................................................................................................................5 1 NAMAKANJE.......................................................................................................................................6 1.1 NATANČNO NAMAKANJE........................................................................................................6 1.2 DEFICITNO NAMAKANJE..........................................................................................................7 1.3 NAČINI VODENJA NAMAKANJA.............................................................................................9 1.3.1 Spremljanje evapotranspiracij e in vodne bilance tal................................................................9 1.3.2 Spremljanje tenzije ali vsebnosti vode v tleh.........................................................................10 1.3.3 Meritve sušnega stresa rastline..............................................................................................10 1.3.4 Simulacije namakanja............................................................................................................10 1.4 VIRI..............................................................................................................................................11 2 MODELIRANJE IN SISTEM PODPORE ODLOČANJU O NAMAKANJU...................................12 2.1 MODELIRANJE VODNE BILANCE.........................................................................................12 2. 2 OPIS MODELA ZA NAPOVED NAMAKANJA IRRFIB........................................................13 2.2.1 Polj ska kapaciteta in točka venenj a.......................................................................................16 2.2.2 Fenološki podatki...................................................................................................................16 2.2.3 Globina korenin......................................................................................................................18 2.2.4 Prenos fenoloških podatkov od uporabnika do strežnika za izračun vodne bilance..............18 2.2.5 Spremljanje vsebnosti vode v tleh.........................................................................................20 2.3 SISTEM PODPORE ODLOČANJA O NAMAKANJU..............................................................22 2.3.1 Razvoj sistema podpore odločanju odločanju o namakanju..................................................22 2.3.2 Predlagani nadaljnji koraki za spon.......................................................................................25 2.4 SKLEPI.........................................................................................................................................25 2.5 VIRI..............................................................................................................................................26 3 HMELJ.................................................................................................................................................28 3.1 PREGLED LITERATURE......................................................................................................28 3.1.1 Značilnosti rastline............................................................................................................28 3.1.2 Prevladujoče tehnologij e namakanja hmelj a v Slovenij i..................................................29 3.2 MATERIALI IN METODE DELA.........................................................................................29 3.2.1 Opis lokacije, naravnih danosti in sorte.................................................................................29 3.2.2 Zasnova poskusa....................................................................................................................30 namakanja (TriN). Končno poročilo za obdobje od 1. 10. 2016 do 31. 1. 2019 3.3 MERITVE IN ANALIZE.........................................................................................................31 3.3.1 Količine pridelka....................................................................................................................31 3.3.2 Kakovost pridelka..................................................................................................................31 3.3.3 Količina vode za namakanje..................................................................................................31 3.3.4 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................31 3.4 REZULTATI.................................................................................................................................32 3.4.1 Količina pridelka hmelja........................................................................................................32 3.4.2 Kakovost pridelka hmelja......................................................................................................32 3.4.3 Količina vode za namakanje..................................................................................................33 3.4.4 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................34 3.5 KOMENTAR REZULTATOV.....................................................................................................35 3.6 SKLEPI.........................................................................................................................................37 3.7 VIRI HMELJ.................................................................................................................................37 4 KROMPIR...........................................................................................................................................39 4.1 PREGLED LITERATURE...........................................................................................................39 4.1.1 Značilnosti rastline.................................................................................................................39 4.1.2 Prevladujoče tehnologije namakanja krompirja v Sloveniji..................................................40 4.2 MATERIALI IN METODE DELA..............................................................................................40 4.2.1 Opis lokacije, naravnih danosti in sort...................................................................................40 4.2.2 Zasnova poskusa....................................................................................................................41 4.3 MERITVE IN ANALIZE.............................................................................................................42 4.3.1 Količina pridelka....................................................................................................................42 4.3.2 Kakovost pridelka..................................................................................................................42 4.3.3 Količina vode za namakanje..................................................................................................43 4.3.4 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................43 4.4 REZULTATI.................................................................................................................................43 4.4.1 Količina pridelka krompirja...................................................................................................43 4.4.2 Kakovost pridelka krompirja.................................................................................................46 4.4.3 Količina porabljene vode za namakanje................................................................................47 4.4.4 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................48 4.5 KOMENTAR REZULTATOV.....................................................................................................51 4.6 SKLEPI.........................................................................................................................................53 4.7 VIRI KROMPIR...........................................................................................................................53 5 ČEŠNJA...............................................................................................................................................55 5.1 PREGLED LITERATURE...........................................................................................................55 5.1.1 Značilnosti rastline.................................................................................................................55 5.1.2 Prevladujoče tehnologije namakanja češnje v Sloveniji........................................................56 5.2 MATERIALI IN METODE DELA..............................................................................................57 5.2.1 Opis lokacije..........................................................................................................................57 5.2.2 Zasnova poskusa....................................................................................................................57 5.3 MERITVE IN ANALIZE.............................................................................................................58 5.3.1 Količina in kakovost pridelka ter vegetativna rast.................................................................58 5.3.2 Količina vode za namakanje..................................................................................................58 5.3.3 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................58 5.4 REZULTATI.................................................................................................................................59 5.4.1 Količina in kakovost pridelka češnje.....................................................................................59 5.4.2 Kakovost pridelka češnje.......................................................................................................60 5.4.3 Vegetativna rast......................................................................................................................61 5.4.4 Količina vode za namakanje..................................................................................................63 5.4.5 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................64 5.5 KOMENTAR REZULTATOV.....................................................................................................68 5.6 SKLEPI.........................................................................................................................................69 5.7 VIRI ČEŠNJA...............................................................................................................................70 6 OLJKA.................................................................................................................................................72 6.1 PREGLED LITERATURE...........................................................................................................72 6.1.1 Značilnosti rastline.................................................................................................................72 6.1.2 Prevladujoče tehnologije namakanja oljke v Sloveniji..........................................................74 6.2 MATERIALI IN METODE DELA..............................................................................................74 6.2.1 Opis lokacije, naravnih danosti in sorte.................................................................................74 6.2.2 Zasnova poskusa....................................................................................................................75 6.3 MERITVE IN ANALIZE.............................................................................................................76 6.3.1 Količina in kakovost pridelka................................................................................................76 6.3.2 Vegetativni kazalci.................................................................................................................76 6.3.3 Količina vode za namakanje..................................................................................................76 6.3.4 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................77 6.4 REZULTATI.................................................................................................................................77 6.4.1 Količina in kakovost pridelka oljke.......................................................................................77 6.4.2 Prirast poganjkov...................................................................................................................79 6.4.3 Količina vode za namakanje..................................................................................................80 6.4.4 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................80 6.5 KOMENTAR REZULTATOV.....................................................................................................82 6.6 SKLEPI.........................................................................................................................................83 6.7 VIRI OLJKA.................................................................................................................................84 7 SOLATA..............................................................................................................................................86 7.1 PREGLED LITERATURE...........................................................................................................86 7.1.1 Značilnosti rastline.................................................................................................................86 7.1.2 Prevladujoče tehnologije namakanja solate v Sloveniji.........................................................88 7.2 MATERIALI IN METODE DELA..............................................................................................88 7.2.1 Opis lokacije, naravnih danosti in sorte.................................................................................88 7.2.2 Zasnova poskusa....................................................................................................................88 7.3 MERITVE IN ANALIZE.............................................................................................................89 7.3.1 Količina pridelka in kakovost................................................................................................89 7.3.2 Količina vode za namakanje..................................................................................................89 7.3.3 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................89 7.4 REZULTATI.................................................................................................................................90 7.4.1 Količina pridelka solate.........................................................................................................90 7.4.2 Količina vode za namakanje..................................................................................................91 7.4.3 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................91 7.5 KOMENTAR REZULTATOV IN SKLEPI.................................................................................92 7.6 VIRI SOLATA..............................................................................................................................92 8 JABLANA...........................................................................................................................................93 8.1 PREGLED LITERATURE...........................................................................................................93 8.1.1 Značilnosti rastline.................................................................................................................93 8.1.2 Vpliv protitočne mreže...........................................................................................................94 8.1.3 Prevladujoče tehnologije namakanja jablane v Sloveniji......................................................95 8.2 MATERIALI IN METODE DELA..............................................................................................95 8.2.1 Opis lokacije, naravnih danosti in sort...................................................................................95 8.2.2 Zasnova poskusa....................................................................................................................96 8.3 MERITVE IN ANALIZE.............................................................................................................97 8.3.1 Količina pridelka....................................................................................................................97 8.3.2 Količina vode za namakanje..................................................................................................97 8.3.3 Vsebnost vode v tleh..............................................................................................................98 8.4 REZULTATI.................................................................................................................................98 8.4.1 Količina pridelka jablane.......................................................................................................98 8.4.2 Količina porabljene vode za namakanje..............................................................................100 8.43 Vsebnost vode v tleh.............................................................................................................100 8.5 KOMENTAR REZULTATOV...................................................................................................102 8.6 SKLEPI.......................................................................................................................................103 8.7 VIRI JABLANA.........................................................................................................................103 9 STROŠKI NAMAKANJA.................................................................................................................105 9.1 IZRAČUN STROŠKOV IN KOMENTAR................................................................................105 9.2 SKLEPI.......................................................................................................................................111 9.3 VIRI............................................................................................................................................111 10 POVZETEK.....................................................................................................................................112 11 SKLEPI............................................................................................................................................116 ZAHVALA...........................................................................................................................................120 PRILOGE..............................................................................................................................................121 A UVOD...........................................................................................................................................121 B HMELJ..........................................................................................................................................122 C KROMPIR.....................................................................................................................................127 D ČEŠNJA........................................................................................................................................138 E OLJKA...........................................................................................................................................149 F SOLATA........................................................................................................................................155 G JABLANA.....................................................................................................................................158 H BIBLIOGRAFIJA.........................................................................................................................164 KAZALO PREGLEDNIC Preglednica 1: Projektna skupina raziskovalnega projekta V4-1609 Natančnost napovedovanja namakanja - TriN za obdobje od 1 od 1. 10. 2016 do 15. 2. 2019 (povezava na SICRIS). ...........................................................................................................................................1 Preglednica 2: Pregled uporabljenih parametrov po lokacijah vključenih v projekt TriN.....................15 Preglednica 3: Fenološke faze s pripadajočimi koefecienti rastline (Kc) in globinami glavne mase korenin (D) v cm.............................................................................................................17 Preglednica 4: Povezave do napovedi namakanja za posamezne lokacije vključene v projekt TriN.....19 Preglednica 5: Vrsta sonde za merjenje vsebnosti vode v tleh in stevilo sond, ki so bile vgrajene na lokacijah poskusa Trin.....................................................................................................20 Preglednica 6: Gesla za dostop do podatkov o količini vode v tleh na poskusnih lokacijah projekta TriN. .........................................................................................................................................20 Preglednica 7: Možne kakovosti podatkov za tla, fenološke faze in količino vode v tleh za delovanje sistema podpore odločanja o namakanju (SPON)...........................................................24 Preglednica 8: Fenofaze hmelja sorte 'Bobek' v letu 2017 in 2018 na lokaciji Žalec in občutljivost na sušo..................................................................................................................................28 Preglednica 9: Poimenovanje in opis obravnavanj v poskusu hmelja na poskusnem polju Inštituta za hmeljarstvo in pivovarstvo Žalec....................................................................................30 Preglednica 10: Fenofaze krompirja za sorti 'KIS Kokra' v letu 2017 in 'KIS Savinja' v letu 2018 na lokaciji Jable....................................................................................................................39 Preglednica 11: Poimenovanje in opis obravnavanj v poskusu krompirja v Infrastrukturnem centru Jable. .........................................................................................................................................42 Preglednica 12: Fenofaze za češnje sorte 'Regina' v letu 2017 in 2018 na lokaciji Sadjarskega centra Bilje.................................................................................................................................55 Preglednica 13: Poimenovanje in opis obravnavanj v poskusu hmelja na poskusnem polju Inštituta za hmeljarstvo in pivovarstvo Žalec....................................................................................57 Preglednica 14: Fenofaze oljke sorta 'Istrska belica' v letu 2017 in 2018 na lokaciji Dekani in občutljivost na sušo.............................................................................................................................72 Preglednica 15: Poimenovanje in opis obravnavanj v poskusu namakanja oljk v Dekanih v okviru projekta TriN...................................................................................................................75 Preglednica 16: Okvirno število dni za posamezno fenofazo, pričakovani globina korenin in višina rastline (cm) ter občutljivost solate na sušo. Podatki veljajo za solato iz sadik, gojeno brez folije. Podana so tri rastna obdobja (marec-april, maj-junij, avgust- september)...........87 Preglednica 17: Poimenovanje in opis obravnavanj v poskusu solate na kmetiji Horvat (Dragoše, Maribor)...........................................................................................................................89 Preglednica 18: Nastop za namakanje pomembnih fenofaz jablane sorte 'Gala' v letih 2017 in 2018 na Sadjarskem centru Gačnik in občutljivost jablane na sušo.............................................93 Preglednica 19: Poimenovanje in opis obravnavanj v poskusu jablane v Sadjarskem centru Gačnik ...96 Preglednica 20: Potrebni kilogrami posameznega pridelka za kritje stalnih stroškov posameznih namakalnih sistemov v Sloveniji na hektar namakalnih površin..................................105 Preglednica 21: Potrebni kilogrami posamezne vrstega pridelka za kritje spremenljivih stroškov namakanja na m3 porabljene vode.................................................................................106 Preglednica 22: Primer zračuna celotnih stroškov namakanja za porabo 1000 m3 vode na ha namakanih površin...........................................................................................................................106 Preglednica 23: Potrebni dodatni kilogrami pridelka oz. odstotki za kritje stroškov namakanja hmelja v poskusu glede na način namakanja in leto....................................................................107 Preglednica 24: Potrebni dodatni kilogrami pridelka oz. odstotki za kritje stroškov namakanja krompirja v poskusu glede na način namakanja in leto.................................................................108 Preglednica 25: Potrebni dodatni kilogrami pridelka oz. odstotki za kritje stroškov namakanja solate v poskusu glede na način namakanja v letu 2018............................................................109 Preglednica 26: Potrebni dodatni litri pridelka oz. odstotki za kritje stroškov namakanja oljk v poskusu glede na način namakanja v letu 2018...........................................................................109 Preglednica 27: Potrebni dodatni litri pridelka oz. odstotki za kritje stroškov namakanja češenj v poskusu glede na način namakanja v letu 2018...........................................................................110 Preglednica 28: Potrebni dodatni litri pridelka oz. odstotki za kritje stroškov namakanja jablan v poskusu glede na način namakanja v letu 2018...........................................................................110 KAZALO SLIK Slika 1: Lokacije poskusov, preučevane kulture in partnerji v projektu TriN, ki so vodili poskus..........3 Slika 2: Krivulja vpliva dodane vode na količino pridelka (prirejeno po Smith in sod., 2012). V projektu TriN so bili poskusi v območju rdečega ovala............................................................................4 Slika 3: Delež vode med poljsko kapaciteto (PK) in točko venenja (TV), ki je rastlini lahko dostopen. 7 Slika 4: »Vodni rezervoar« v tleh, iz katerega se oskrbujejo rastline......................................................7 Slika 5: Vodno pridelovalne funkcije (primer koruze), ko je rastlina v določeni fenofazi podvržena vodnem primanjkljaju.................................................................................................................8 Slika 6: Elementi vodne bilance zgornjega sloja tal (Valher 2016 po Allen in sod. 1998)....................12 Slika 7: Poenostavljen diagram modela IRRFIB 03.1............................................................................14 Slika 8: : Posplošena krivulja koeficienta rastline (prirejeno po Allen in sod., 1998)............................16 Slika 9: Prikaz primera izbire fenofaze češnje v okviru projekta TriN preko spletnega obrazca...........19 Slika 10: Prikaz meritev volumske vsebnosti vode v tleh za sondo stevilka 2 na lokaciji poskusa Žalec. .21 Slika 11: Merjene in kalibrirane vrednosti volumskega deleža vode v tleh za sondo 1 in sondo 18 za tla v Sadjarskem centru Bilje..........................................................................................................22 Slika 12:Shematski prikaz sistema podpode odločanju o namakanju (SPON).......................................23 Slika 13:Shema poskusa v nasadu hmelja, Žalec....................................................................................31 Slika 14: Pridelek suhe snovi v storžkih preračunan na kg/ha pri različnih načinih namakanja v letih 2017-2018..................................................................................................................................32 Slika 15: Povprečni pridelek suhe snovi v storžkih hmelja (kg/ha) s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja glede na način in količino namakanja ocenjen na podlagi dvoletnega poskusa v letih 2017 in 2018..............................................................................................................................32 Slika 16: Pridelek alfa kislin v storžkih hmelja (kg/rastlino) glede na način in količino namakanja v letih 2017 in 2018. Črta povezuje povprečja po obravnavanjih........................................................33 Slika 17: Povprečni pridelek alfa kislin v storžkih hmelja (kg/rastlino) s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja glede na način in količino namakanja ocenjen na podlagi dvoletnega poskusa v letih 2017 in 2018..............................................................................................................................33 Slika 18: Količina porabljene vode (m3/ha) pri hmelju glede na način in količino namakanja v letih 2017 in 2018.......................................................................................................................................34 Slika 19: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v hmeljišču v Žalcu v letu 2017....................................................................................................................34 Slika 20: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v hmeljišču v Žalcu v letu 2018....................................................................................................................35 Slika 21: Lega poskusne parcele s krompirjev na njivi v Jablah (GERK 5650277)...............................41 Slika 22: Poskusno polje v Jablah zasajeno s krompirjem (levo) sorte 'KIS Kokra' (desno).................41 Slika 23: Shema zasnove poskusa v nasadu krompirja, Jable.................................................................42 Slika 24: Tržni pridelek krompirja glede na način in količino namakanja za sorti 'KIS Kokra' (2017) in Savinja (2018)............................................................................................................................44 Slika 25: Povprečni tržni pridelek krompirja 'KIS Kokra' v letu 2017 po obravnavanjih s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja..............................................................................................................44 Slika 26: Povprečni tržni pridelek krompirja 'KIS Savinja' v letu 2018 po obravnavanjih s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja..............................................................................................................45 Slika 27: Struktura pridelka krompirja po velikosti gomoljev glede na količino in način namakanja za sorto 'KIS Kokra' (2017)............................................................................................................45 Slika 28: Struktura pridelka krompirja po velikosti gomoljev glede na količino in način namakanja za sorto Savinja (2018)...................................................................................................................46 Slika 29: Suha snov v gomoljih krompirja 'KIS Kokra' glede na namakanje, črte povezujejo povprečja po obravnavanjih na lokaciji Jable za leto 2017........................................................................46 Slika 30:Suha snov v gomoljih krompirja 'KIS Savinja' glede na namakanje, črte povezujejo povprečja po obravnavanjih na lokaciji Jable za leto 2018........................................................................47 Slika 31: Odstotek počenih gomoljev krompirja 'KIS Savinja' po obravnavanjiih, na lokaciji Jable za leto 2018...........................................................................................................................................47 Slika 32: Poraba vode (m3/ha) v poskusu z različnim načinom in količino namakanja krompirja........48 Slika 33: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v krompirju pri kapljičnemu namakanju v Jablah.........................................................................................49 Slika 34: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v krompirju pri namakanju z mikrorazpršilci v Jablah v letu 2017...............................................................49 Slika 35: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v krompirju pri kapljičnemu namakanju v Jablah v letu 2018......................................................................50 Slika 36: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v krompirju pri namakanju z mikrorazpršilci v Jablah v letu 2017...............................................................50 Slika 38: Zasnova poskusa v nasadu češnje, Bilje..................................................................................58 Slika 38:Tržni pridelek češenj v letu 2018 glede na podlago in način namakanja v 2018.....................59 Slika 39:Povprečna masa ploda v letu 2018 glede na podlago in način namakanja v 2018...................60 Slika 40: Razmerje med suho snovjo in kislinami glede na podlago in način namakanja v 2018.........60 Slika 41: Povprečna površina lista glede na podlago in način namakanja v letih 2017 in 2018............61 Slika 42: Povprečna listna površina drevesa glede na podlago..............................................................62 Slika 43: Površina vseh listov drevesa glede na podlago in način namakanja v letih 2017 in 2018......62 Slika 44: Dolžina prirasta poganjkov glede na podlago in način namakanja v 2017 in 2018................63 Slika 45: Količina porabljene vode (m3/ha) za namakanje češenj glede na podlago in način namakanja v letih 2017 in 2018...................................................................................................................64 Slika 46: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh na globini 20 cm (vol %) za češnjo sorte 'Regina' na podlagi Gisela 5, namakanje z mikrorazpršilci nameščenimi pod krošnjami dreves, v Biljah v letu 2017....................................................................................................................65 Slika 47: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh na globini 20 cm (vol %) za češnjo sorte 'Regina' na podlagi Gisela 5, namakanje z mikrorazpršilci nameščenimi pod krošnjami dreves, v Biljah v letu 2018....................................................................................................................65 Slika 48: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh na globini 20 cm (kalibrirane vrednosti) (vol %) pri češnji sorte 'Regina' na podlagi Gisela 3 pri namakanju z mikrorazpršilci v Biljah v letu 2017...........................................................................................................................................66 Slika 49: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh na globini 20 cm (kalibrirane vrednosti) (vol %) pri češnji sorte 'Regina' na podlagi Gisela 3 pri namakanju z mikrorazpršilci v Biljah v letu 2018...........................................................................................................................................66 Slika 50: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh na globini 20 cm (kalibrirane vrednosti) (vol %) pri češnji sorte 'Regina' na podlagi Weiroot 72 pri namakanju z mikrorazpršilci v Biljah v letu 2017....................................................................................................................................67 Slika 51: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) pri češnji sorte 'Regina' na podlagi Weiroot 72 pri namakanju z mikrorazpršilci v Biljah v letu 2018. ...67 Slika 52:Levo: Oljčnik v Dekanih, v katerem je potekal poskus projekta TriN; Desno: Cev s kapljači, ki je v nasadu oljk v Dekanih obkrožala posamezno drevo...........................................................75 Slika 53: Zasnova poskusa v nasadu oljk v Dekanih..............................................................................76 Slika 54: Pridelek oljk (kg/drevo) sorte 'Istrska belica' glede na namakanje, črte povezujejo povprečja po obravnavanjih, 2017..............................................................................................................77 Slika 55: Oljevitost oljk sorte 'Istrska belica' glede na namakanje, črte povezujejo povprečja po obravnavanjih, 2017...................................................................................................................78 Slika 56: Pridelek olja (l/drevo) pri sorti 'Istrska belica' glede na namakanje, črte povezujejo povprečja po obravnavanjih, 2017..............................................................................................................78 Slika 57: Vsebnost biofenolov (mg/kg) pri olju iz sorte 'Istrska belica' glede na namakanje, črte povezujejo povprečja po obravnavanjih, 2017..........................................................................79 Slika 58: Povprečna vsebnost biofenolov (mg/kg) pri olju iz sorte 'Istrska belica' s pripadajočimi 95 % intervali zaupanje glede na namakanje ocenjen na podlagi poskusa v letu 2017......................79 Slika 59: Prirast poganjkov (cm) pri sorti 'Istrska belica' glede na namakanje, črte povezujejo povprečja po obravnavanjih, 2017..............................................................................................................80 Slika 60: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v oljčniku v Dekanih v letu 2017...................................................................................................................81 Slika 61: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v oljčniku v Dekanih v letu 2018...................................................................................................................81 Slika 62: Shema poskusa za namakanje solate, Maribor........................................................................89 Slika 63: Tržni pridelek solate glede na predviden režim namakanja, ki pa v 2018 ni bilo izvedeno. ...90 Slika 64:Tržni pridelek solate glede na predviden režim namakanja, ki pa v 2018 ni bilo izvedeno.....90 Slika 65: Povprečni tržni pridelek solate v 2018 s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja glede na predviden režim namakanja.......................................................................................................90 Slika 66: Povprečni tržni pridelek endivije v 2018 s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja glede na predviden režim namakanja.......................................................................................................91 Slika 67: Poraba vode za namakanje solate in endivije glede na način namakanja v 2018....................91 Slika 68: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) na njivi na kmetiji Horvat (Dragoše, Maribor) v letu 2017.........................................................................92 Slika 69: Sorti 'Gala' (levo) in sorta 'Diwa'® (desno), ki sta bili vključeni v poskus namakanja v nasadu jablane Sadjarskega centra Gačnik............................................................................................95 Slika 70:Shema poskusa v nasadu jablane Sadjarskega centra Gačnik. Prikazana je zasnova za sorto Gala. Za sorto 'Diwa'® je bila zasnova enaka...........................................................................97 Slika 71: TDR sonda vstavljena v nasadu jablan v Sadjarskem centru Gačnik......................................98 Slika 72 :Pridelek jabolk sorte 'Gala' I kakovostnega razreda glede na namakanje in pokritost z mrežo. ...................................................................................................................................................99 Slika 73: Povprečni pridelek jabolk sorte 'Gala' kategorije I glede na uporabo zaščitne mreže in glede na namakanje s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja.................................................................99 Slika 74: Pridelek jabolk sorte 'Diwa' I kakovostnega razreda glede na namakanje in pokritosti z mrežo. ...................................................................................................................................................99 Slika 75: Povprečni pridelek jabolk sorte 'Diwa' kategorije I glede na uporabo zaščitne mreže in glede na namakanje s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja...........................................................100 Slika 76: Povprečna dnevna vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v jablani v Sadjarskem centru Gačnik v letu 2017........................................................................................................101 Slika 77: Povprečna dnevna vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v jablani v Sadjarskem centru Gačnik v letu 2018........................................................................................................101 Seznam kratic TriN ARSO - Agencija Republike Slovenije za okolje SC - sadjarski center DZ - dovoljeno znižanje vode v tleh ETo - referenčna evapotranspiracija (mm) ETc - potencialna evapotranspiracija ETr - dejanska evapotranspiracija IRRFIB - vodnobilančni model Kc - faktor rastline za preračun evapotrnspiracije Ky - odzivni faktor pridelka rastline na sušni stres KT - kritična točka LDV - rastlinam lahko dostopna voda v tleh PK - polj ska kapaciteta rr - količina dnevnih padavin RV - razpoložljiva voda v tleh TDR - Time Domain Reflectometry TV - točka venenj a VB - vodna bilanca vol % - volumski odstotki vVV - volumska vsebnost vode v tleh VV - vsebnost vode v tleh VZL - vodnozadrževalne lastnosti tal 0 UVOD 0.1 SPLOŠNO O PROJEKTU Projekt Natančnost napovedovanja namakanja - Trin (CRP V4-1609) je trajal od 1. 10. 2016 do 30. sep. 2018. Zaradi pridobivanja podatkov o pridelku po datumu uradnega zaključka projekta in kasneje zaradi problemov z obdelavo množice podatkov o vsebnosti vode (VV) v tleh je bil datum oddaje končnega poročila trikrat podaljšan, v končni različici do 15. 2. 2019. Sodelujoče organizacije pri projektu so bile: Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta (1), Kmetijsko gozdarski zavod Maribor (2), Kmetijsko gozdarski zavod Maribor, Sadjarski center Maribor (3), Kmetijsko gozdarski zavod Nova Gorica (4), Znanstveno raziskovalno središče Koper, Inštitut za oljkarstvo (5), Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije (6) in Kmetijski inštitut Slovenije (7). Error! Reference source not found. prikazuje člane projektne skupine v poročanem obdobju (povezava na SICRIS). Projekt je potekal ob tesnem sodelovanju s skupino z Oddelka za agrometeorologijo, Agencije RS za okolje (ARSO), v kateri so bili: dr. Andreja Sušnik, dr. Gregor Gregorič, Bogo Habič in Ana Žust. Preglednica 1: Projektna skupina raziskovalnega projekta V4-1609 Natančnost napovedovanja namakanja - TriN za obdobje od 1 od 1. 10. 2016 do 15. 2. 2019 (povezava na SICRIS). Šifra Naziv Priimek in Ime Raziskovalno področje Vloga* Obdobje O 31232 dr. Cvejić Rozalija Rastlinska produkcija in predelava / Voda, kmetijski prostor, okolje R 2016-2018 1 37631 Donik Purgaj Biserka R 2016-2019 3 28495 dr. Glavan Matjaž Rastlinska produkcija in predelava / Kmetijske rastline R 2016-2019 1 12288 mag. Godeša Tone Rastlinska produkcija in predelava / Kmetijska tehnika R 2017 7 10689 dr. Kastelec Damijana Matematika / Verjetnostni račun in statistika R 2016-2019 1 24234 Korpar Peter Rastlinska produkcija in predelava T 2016-2019 1 39994 Mrzlić Davor Rastlinska produkcija in predelava / Kmetijske rastline R 2017-2019 4 31811 dr. Naglič Boštjan Rastlinska produkcija in predelava / Kmetijske rastline R 2016-2019 6 21843 dr. Perpar Anton Biotehnika R 2016-2019 1 10024 dr. Pintar Marina Rastlinska produkcija in predelava / Voda, kmetijski prostor, okolje V 2016-2019 1 27613 dr. Podgornik Maja Rastlinska produkcija in predelava R 2016-2019 5 11087 mag. Poje Tomaž Rastlinska produkcija in predelava R 2018-2019 7 15451 Pušenjak Miša Rastlinska produkcija in predelava R 2016-2019 2 11759 dr. Usenik Valentina Rastlinska produkcija in predelava / Kmetijske rastline R 2016-2019 1 14011 dr Vodnik Dominik Naravoslovje/Biologija R 2016-2019 1 19259 dr. Zupanc Vesna Varstvo okolja R 2016-2019 1 * Vloga: vodja projekta (V), raziskovalec (R), tehnik (T), organizacija (O). 0.2 POVOD ZA PROJEKT Voda je nujen vir za rastlinsko pridelavo. Podnebne spremembe so vzrok spremenjenim padavinskim vzorcem in posledično vzrok za razmislek o možnostih rastlinske pridelave v spremenjenih razmerah. Podatki kažejo, da ima Slovenija dovolj padavin, vendar zaradi neenakomerne razporeditve postaja slovenski prostor čedalje bolj ranljiv zaradi suše. Tudi projekcije spremembe podnebja in potencialni vplivi na evapotranspiracijo in pogostnost kmetijskih suš niso obetavni. Pomanjkanje padavin ali njihova nepravilna časovna razporeditev že predstavljata problem, tveganje in veliko sušno ogroženost v celotni Sloveniji (Sušnik, 2003), kjer so vodni viri za namakanje kmetijskih površin praviloma omejeni (Glavan in sod., 2012; Sušnik, 2003). V svetu se poraba vode za namakanje povečuje in predstavlja že 70 % vse odvzete vode iz vodonosnikov in rek (Schultz in sod., 2005). Ocenjeno je, da se bodo zaradi podnebnih sprememb, ki povzročajo zmanjšanja in prerazporeditev padavin ter povečujejo potrebe rastlin po vodi evapotranspiracijo (ET), zaradi višjih temperatur, povečale potrebe po namakanju v večini regij po vsem svetu (Fischer in sod., 2007). Za države v razvoju je v študiji FAO predvideno 14 % povečanje porabe vode za namakanje do leta 2030 (Bruinsma, 2003). Po letu 2000 smo se v Sloveniji srečali s kar z nekaj sušnimi leti. Glavni oškodovanci te naravne nesreče so predvsem pridelovalci hrane, saj se brez strokovne podpore (službe za strokovno pravilno namakanje) ne morejo pravočasno in predvsem učinkovito odzivati na pomanjkanje padavin. Posledica tega je manjši hektarski donos, težji pogoji za preživetje pridelovalca in nižja lokalna samooskrba. Natančno namakanje je strategija namakanja, ki praviloma manjša porabo vode v primerjavi s prakso, tako da upošteva potrebe rastline po vodi. Pri izračunu potreb po vodi upošteva lastnosti rastline, tal in vremena. Pri tej strategiji namakanje vzdržujemo VV v tleh v območju lahko dostopne za rastline in te naj ne bi trpele sušnega stresa. Nadgradnja natančnega namakanja je deficitno namakanje, ki je strategija, ki še dodatno manjša porabo vode oz. povečuje učinkovitost njene rabe ob hkratnem ohranjanju količine in kakovosti pridelka. Pri deficitnem namakanju rastlino držimo v rahlem ali občasnem sušnem stresu brez negativnega vpliva na pridelek. Kot ugotavlja v svojem poročilu EIP Agri fokusna skupina (Gomez-Machperson, 2015), sta (i) natančno namakanje v skladu s potrebami rastlin in (ii) deficitno namakanje obetavni strategiji za bolj učinkovito rabe vode v rastlinski pridelavi. Osnova natančnega namakanja so ustrezni vhodni podatki, na podlagi katerih se oblikuje model napovedi namakanja. Treba je zagotoviti ustrezno mrežo merilnih naprav za potrebe racionalnega namakanja posamezne kulture. V slovenskem prostoru imamo z natančnim namakanjem ter napovedjo namakanja malo izkušenj. 0.3 NAMEN PROJEKTA TriN Namen projekta je bil: (1) vzpostaviti oz. ustrezno nadgraditi aplikativni model napovedi namakanja za posamezne kulture (glede na fenofazo, količino vode v tleh, lastnosti tal, vremensko napoved, tip namakalne opreme); (2) izvesti pilotne napovedi natančnega namakanja ob upoštevanju lastnosti rastlin, tal in podnebja, kar vključuje i) različne načine namakanja (kapljično namakanje in namakanje z razpršilci), ii) različne tip tal, ki so z vidika zadrževanja vode definirana kot slaba, srednja ter dobra tla, iii) spremljanje vremenskih podatkov ter vodne bilance z integrirano vremensko prognozo, ki jo zagotavlja ARSO, ob uporabi merilnikov vsebnosti vode (VV) v tleh; (3) na podlagi obstoječih poskusov in namakalnih sistemov v različnih kmetijskih kulturah preveriti učinke natančnega namakanja v slovenskih podnebnih razmerah; (4) pri posameznih vrstah in sortah preveriti učinkovitost deficitnega namakanja na podlagi vhodnih podatkov in napovedi namakanja, izmeriti realne prihranke vode pri enaki količini oz. kakovosti pridelkov; (5) ekonomsko ovrednotiti učinke (deficitnega) namakanja. (6) izdelati priporočila za natančno in deficitno namakanje; (7) pilotno vzpostaviti model, ki bo zainteresiranim pridelovalcem omogočil dostop do podatkov o potrebah po namakanju v realnem času t.j. sistem podpore odločanju o namakanju (SPON). 0.4 ORGANIZACIJA PROJEKTA Osnovni sestavni deli projekta TriN so bili poskusi, vezani na namakanje, na šestih lokacijah po Sloveniji z obstoječo vsaj minimalno namakalno infrastrukturo. V vsaki od lokacij je bila v poskus vključena po ena kultura (Slika 1). Slika 1: Lokacije poskusov, preučevane kulture in partnerji v projektu TriN, ki so vodili poskus. V nadaljevanju je kratek opis dela na vsakem od poskusov. Podrobnejši opisi so v poglavjih s posmeznimi poskusi. Če se podatek navezuje na kakšno drugo poglavje, je to posebej označeno. Poskusi so bili postavljeni v skladu s statističnimi zasnovami. V poskusih so bila vključena obravnavanja z: (i) različnimi strategijami namakanja (polno, deficitno), (ii) različnimi tehnikami namakanja (mikrorazpršilci in kapljači) in (iii) dodatnimi faktorji na nekaterih lokacijah (pokritost s protitočno mrežo, pozicija kapljičnih cevi). Obravnavanja, vključena v poskuse, so opisana v poglavjih posameznih poskusov v nadaljevanju poročila. Na lokacijah poskusov smo izdelali krivulje vodnozadrževalnih lastnosti (VZL) tal in določili poljsko kapaciteto (PK) ter točko venenja (TV). Za potrebe modeliranja vodne bilance (VB) so vzdrževalci poskusov preko vmesnika na ARSO sporočali datume nastopov fenofaz rastline v obravnavi (Poglavje 2.2.4). Za obravnavane kulture na lokacijah je ARSO z modelom IRRFIB modeliral VB tal in izdajal napoved za natančno namakanje. Projektni partnerji, ki so vodili poskuse, so na podlagi napovedi namakanja po potrebi izračunali še obrok za deficitno namakanje. Primerjali smo modelirano in dejansko porabo vode. Pridelke smo statistično ovrednotili. V 2017 je češnjo in jablano na lokacijah poskusov v projektu TriN prizadela pozeba, tako da v tem letu nismo analizirali pridelka. Prav tako ne pridelka oljke v 2018, ker je bil poškodovan zaradi toče. Na lokacijah poskusa smo vgradili različno število sond za merjenje volumske vsebnosti vode v tleh (vVV), odvisno od zasnove poskusa. Skupaj so bile vgrajene 303 sonde (Poglavje 2.2.5). Namen je bil spremljanje vVV v tleh. V tej fazi razvoja SPON še ni bilo možno urediti, da bi vzdrževalci poskusov javljali vVV na ARSO za popravek VB tal. Za vsak poskus smo komentirali pridobljene rezultate in podali najpomembnejše ugotovitve ter priporočila. V letih 2017 in 2018 so bile padavine večinoma relativno ugodno razporejene. Z namakanjem dodana voda v naših poskusih ni statistično značino povečala pridelkov in prav tako ni bilo možno ugotoviti statistično značilnega vpliva deficitnega namakanja. Na krivulji odziva rastline na dodano vodo (Slika 2) so poskusi potekali v njenem zgornjem delu, kjer ima dodana voda le malo, nič ali celo negativen vpliv na pridelek. Rezultati poskusov bi po pričakovanju pokazali statistično značilne razlike med strategijami in tehnikami namakanja ter med ostalimi dodatnimi faktorji, če bi poskusi potekali v srednjem ali spodnjem delu krivulje, kjer že manjši dodatek vode močno vpliva na povečanje pridelka. Izdelali smo ekonomski izračun za natančno namakanje, medtem ko ga za deficitno namakanje zaradi statistično neznačilnih rezultatov ni bilo mogoče narediti (Poglavje 9). Slika 2: Krivulja vpliva dodane vode na količino pridelka (prirejeno po Smith in sod., 2012). V projektu TriN so bili poskusi v območju rdečega ovala. V času projekta smo projektni partnerji aktivno sodelovali s prispevki na temo projekta TriN na različnih poljudnih, strokovnih in znanstvenih srečanjih in prispevali skupno 41 bibliografskih enot, katerih spisek je predstavljen v prilogi H. 0.5 VIRI Bruinsma J. 2003. World Agriculture: Towards 2015/2030. An FAO Perspective. Earthscan, London, 444 str. Fischer G., Tubiello F. N., Velthuizen van H., Wiberg, D. 2007. Climate change impacts on irrigation water requirements: Effects of mitigation. Tech. Forecasting Soc. Ch., 74: 1083-1107 Glavan M., Tratnik M., Cvejić R., Pintar M. 2012. Geoprostorska analiza potencialne ogroženosti kmetijstva v primeru suše. V: Zbornik referatov 23. Mišičev vodarski dan 2012, Maribor, 5. december 2012 Gomez-Machperson H. 2015. Water and Agricučture: adaptive strategies at farm leve. EIP EIP-AGRI Focus Group, European Commission: 24 str. Pintar M., Cvejić R., Glavan M., Kacjan-Maršić N. 2013. V4-1131 Trajnostna raba vode za krepitev rastlinskega pridelovalnega potenciala v Sloveniji. Ministrstvo za kmetijstvo gozdarstvo in prehrano Schultz B., Thatte C. D., Labhsetwar V. K. 2005. Irrigation and drainage. Main contributors to global food production. Irrigation and drainage, 54: 263-278 Smith M., Steduto P. 2012. Yield response to water: the original FAO water production function. V: Steduto P., Hsiao T. C., Fereres E., Raes D. (ur.) Crop yield response to water; FAO Irrigation and drainage paper 66, FAO Rome: 6-13 Sušnik A. 2003. Dinamika primanjkljaja vode za kmetijske rastline včeraj, danes in jutri. V:14. Mišičev vodarski dan 2003, zbornik referatov, Maribor, 5. december. 2003. Vodnogospodarski biro Maribor, Vodnogospodarsko podjetje Drava: 8492 1 NAMAKANJE Vse pogostejši ekstremni vremenski pojavi otežujejo pogoje za kmetijsko pridelavo. Za ohranitev gospodarne in trajnostne kmetijske pridelave postajajo agrotehnični ukrepi za urejanje vodnega režima tal čedalje pomembnejši. Namakanje je ukrep, s katerim zagotovimo optimalno preskrbo rastlin z vodo v času suše. V Sloveniji imamo nekajdesetletne izkušnje z namakanjem, ki pa ga zaradi le občasnega pojavljanja suš, manj zaostrenih tržnih razmer in okoljskih zahtev uvajamo precej nesistematično in s premajhno podporo kmetijske stroke. Posledica tega je pomanjkanje znanja in informacij o natančnem namakanju med uporabniki namakalnih sistemov. Zaradi tega kmetovalci pogosto namakajo po občutku (Cvejić in sod., 2015) ali po pavšalnih nasvetih prodajalcev namakalne opreme. Tako so količine vode, dodane v enem obroku, pogosto prevelike in presežejo VZL tal, kar se kaže v slabši kakovosti in obstojnosti pridelkov ter slabšem zdravstvenem stanju rastlin. Po drugi strani pa večina pridelovalcev v rastni dobi začne namakati prepozno (Zupanc in sod., 2016). Z natančnim namakanjem, strategijo strokovno pravilnega namakanja, se lahko izognemo zgoraj omenjenim problemom. V Sloveniji kmetijstvo ni največji odjemalec vode, a je kljub temu kmetijskim pridelovalcem dostopnost vode v času največjih potreb pogosto omejena. V takih okoliščinah je deficitno namakanje mogoča alternativa za izboljšanje konkurenčnosti kmetijske pridelave. 1.1 NATANČNO NAMAKANJE Natančno namakanje temelji na spremljanju VV v tleh, poznavanju VZL tal in poznavanju karakteristik rastline (kolikšen delež vode rastlina lahko črpa iz tal, ne ba bi pri tem doživela sušni stres). VZL tal generalno opišemo z dvema točkama: PK je največja količina vode, ki jo tla lahko zadržijo, TV pa je količina vode v tleh, pri kateri rastline trajno uvenijo (Pintar, 2006). Navadno sta podani kot masni ali volumski delež tal. Pomnoženi z globino tal, ki jo obravnavamo, podasta količino vode v obravnavani globini tal. Razpon intervala rastlinam razpoložljive vode (RV), t.j. med PK in TV, je odvisen od lastnosti tal, predvsem od teksture in strukture. Rastline imajo različno sposobnost črpanja vode in so različno odporne na sušo. Do določene VV v tleh, t.j. kritična točka (KT), rastlina relativno lahko črpa vodo iz tal, pod to VV pa je rastlina v sušnem stresu (Slika 3). KT je odvisna od vrste rastline in sorte. KT izračunamo na podlagi faktorja p, ki označuje delež razpoložljive vode, to je razlika med PK in TV, ki je rastlinam lahko dostopen. Povezava med omenjenimi količinami je sledeča: RV = PK -TV LDV = RV*p KT = PK-LDV RV = razpoložljiva voda (masni % ali volumski % ali mm vodne plasti/100 mm tal) PK = poljska kapaciteta (masni % ali volumski % ali mm vodne plasti/100 mm tal) TV = točka venenja (masni % ali volumski % ali mm vodne plasti/100 mm tal) KT = kritična točka (masni % ali volumski % ali mm vodne plasti/100 mm tal) LDV = lahko dostopna voda (masni % ali volumski % ali mm vodne plasti/100 mm tal) p = delež razpoložljive vode, ki je rastlinam lahko dostopna Slika 3: Delež vode med poljsko kapaciteto (PK) in točko venenja (TV), ki je rastlini lahko dostopen. Na sliki 4 so opisane VZL tal prikazane s pomočjo »vodnega rezervoarja« v tleh, v katerem z namakanjem poskušamo vzdrževati vVV med PK in dovoljenim znižanjem vsebnosti vode v tleh (DZ). Na sliki 4 je DZ narisan relativno visoko nad KT, ki je, različno od primera, lahko tudi enako KT. Npr. DZ je pri kapljičnem namakanju visoko nad KT, ker tedaj vzdržujemo vodo tik pod PK. Pri namakanju z razpršilci pustimo, da se tla bolj osušijo, DZ se približa ali doseže KT in potem namočimo tla z večjim obrokom namakanja do PK. Odvečna voda (nad PK) iz tal izteka. Rezervoar praznijo s svojo porabo rastline, polni pa se s pomočjo padavin ter namakanja. Pri natančnem namakanju je potrebno paziti, da z dodano vodo ne presežemo PK in ne povzročamo viškov vode. V naših podnebnih razmerah, ko se dež pojavlja zelo naključno, se, žal viškom vode, ki so posledica dežja, ne moremo v celoti izogniti. Delno se jim lahko izognemo z opazovanjem vremena oz. s sledenjem vremenskih napovedi, ko npr. počakamo z namakanjem, če so za naslednji dan napovedane padavine. ^ 4 višek vode odteče Slika 4: »Vodni rezervoar« v tleh, iz katerega se oskrbujejo rastline (TV = točka venenja, KT = kritična točka, DZ = dovoljeno znižanje vsebnosti vode v tleh, PK = poljska kapaciteta, ON = obrok namakanja. 1.2 DEFICITNO NAMAKANJE Tehnologija deficitnega namakanja se je razvila na območjih, kjer sta pomanjkanje vode in visoka cena te naravne dobrine prisilila pridelovalce k bolj premišljeni rabi vode. Pri deficitnem namakanju z manjšo količino dodane vode, kot bi bilo optimalno, ohranimo ali povečamo rodnost rastline in s tem pridelek, a z manjšo obremenitvijo vodnih virov (Fereres in Soriano, 2007, Podgornik in Bandelj, 2015). Količina dodane vode je pod točko optimalne preskrbe (torej pod KT), zato je praviloma pojavi manjši vodni stres, ki ima minimalen negativni učinek na pridelek (English in Raja, 1996). Primanjkljaj vode pri deficitnem namakanju ni prepuščen naključju, temveč količino vode nadzorovano zmanjšamo glede na razvoj rastline in lastnosti tal. Rastlina je v razvojnih fazah različno podvržena sušnemu stresu. Splošna odvisnost pridelka od ET je izražena z naslednjo formulo (Smith in sod., 2002): / Pr \ / КГг\ V1 - Ртах) = Ky\1- ~ETc) ETr> kjer je, Ky = odzivni faktor pridelka, Pr =dejanski pridelek; Pmax = maksimalni pridelek, ETr = ET dejanska; ETc = ET potencialna. Na sliki 5 so kor primer grafično prikazane vodno pridelovalne funkcije za različne fenofaze koruze. Ko je odzivni faktor pridelka (Ky) večji od 1, je rastlina bolj občutljiva na sušni stres, ko je manjši kot 1, je občutljiva manj. Ky pove, ali se dejanski pridelek v primerjavi z maksimalnim zmanjša več ali manj kot je razmerje med ETr in ETc. Ky se med razvojnimi fazami iste rastline razlikuje. 0.9 1-Pr/Pmax i Slika 5: Vodno pridelovalne funkcije (primer koruze), ko je rastlina v določeni fenofazi podvržena vodnem primanjkljaju. Bolj strma ko je premica (večji Ky), bolj občutljiva je rastlina na sušni stres v tej fenofazi. Glavni izziv pri uvedbi deficitnega namakanja je ugotoviti obseg primanjkljaja, ki je za izbrano gojeno rastlino še sprejemljiv, in v katerem obdobju je gojena rastlina na primanjkljaj najmanj občutljiva. Pri deficitnem namakanju moramo natančno poznati odziv rastline na pomanjkanje vode, saj je občutljivost rastlin na sušni stres zelo različna in je odvisna od kulturne rastline, vrste, kultivaijev in fenofaze. Tako je na primer koruza občutljiva na sušo predvsem v času metličenja in oblikovanja storžev in manj v fazah vegetativne rasti (£akir, 2004). Izboljšanje kakovosti pridelka ob ustrezni uporabi deficitnega namakanja so ugotovili pri pšenici (Tari, 2016). Pri poskusih z različnimi genotipi paradižnika se je pokazalo, da se v posameznih fenofazah različni genotipi različno odzivajo na vodni deficit, kar se odraža na količini in kakovosti pridelka (Ripoll s sod., 2016). Podobno so ugotovili pri poskusih v pridelavi glavnatega zelja (Radovich s sod., 2005). Ključ za uspeh deficitnega namakanja predstavlja nadzor nad primanjkljajem vode, ki mu je rastlina izpostavljena. Za uravnavanje primanjkljaja vode lahko uporabimo različne indikatorje. Primanjkljaj vode lahko uravnavamo na podlagi potreb rastlin po vodi, t.j. rastlinam je v namakalnem obroku dodan ustrezno zmanjšan delež potencialne ETc (Moriana s sod., 2003); primanjkljaj lahko uravnavamo na osnovi meritev stanja rastline, t.j. merjenja vodnega potenciala v rastlini (Moriana s sod., 2003); primanjkljaj lahko uravnavamo tudi tako, da merimo VV v tleh in glede na meritve ustrezno dodajamo vodo (Moriana s sod., 2003; Ruiz-Sanches s sod., 2010). Slednja dva pristopa zahtevata določeno opremo, ki omogoča meritve VV na polju. Nekateri agrotehnični ukrepi zahtevajo pri deficitnem namakanju prilagoditev, npr. gostota rastlin, količina dodanega gnojila, čas setve oz. sajenja, izbira sort s krajšo rastno dobo. V izogib neželenemu primanjkljaju vode moramo pri uvedbi deficitnega namakanja natančno pripraviti urnik namakanja, ki ne zagotovi (nujno) pokritje potreb rastlin po vodi, temveč omogoči optimalno rabo vode dovedene vode (English in Raja, 1996). 1.3 NAČINI VODENJA NAMAKANJA Od kakovosti vodenja namakanja je odvisno, koliko vode porabimo za namakanje in kako učinkovita je raba te vode, npr. kakšne so izgube vode, koliko vode rastlina porabi na količinsko ali kakovostno enoto pridelka. Znanje na področju vodenja namakanja je razdrobljeno. Med pridelovalci in strokovnjaki se pojavlja nemalo dilem o tem, kdaj in koliko namakati za dosego optimalne kakovosti in količine pridelka in katero orodje za vodenje namakanja pri tem uporabiti. Znani so številni načini vodenja namakanja, ki so različno zahtevni in različno učinkoviti Nekateri pristop so bolj primerni za raziskave, medtem ko so drugi primerni tudi za podporo odločanja o namakanju na ravni namakalnega sistema ali kmetije. Ločimo štiri osnovne načine vodenja namakanja oz. upravljanja namakanja (angl. irrigation scheduling), ki temeljijo na: (i) spremljanju evapotranspiracije in vodne bilance tal, (ii) spremljanju tenzije ali vlažnosti tal na različnih globinah, (iii) meritvah sušnega stresa rastline in (iv) simulacij skih modelih (Gu in sod., 2017). Vodenje namakanja zajema prilagajanje simuliranih parametrov namakanja (t.j. turnusa namakanja, trajanja namakanja in lahko tudi obroka namakanja) dejanski količini vode v tleh. Količino vode v tleh merimo dnevno ali vsakih nekaj dni s pomočjo opreme za merjenje matričnega potenciala tal ali tenzije (tenziometer), ali količine vode v tleh (npr. TDR sonda). Pri prilagajanju simuliranih parametrov namakanja poleg količine vode v tleh upoštevamo še dejanske in napovedane agrometeorološke razmere (padavine, evapotranspiracija). 1.3.1 Spremljanje evapotranspiracije in vodne bilance tal Izračuni parametrov namakanja in obroka namakanja so razmeroma enostavni, a ga kmetje v praksi ne uporabljajo. Slabosti tega pristopa so napake pri vrednosti faktorja rastline (Kc), referenčne evapotranspiracije (ETo), oceni lastnosti tal (lokalne specifičnosti glede na splošne lastnosti tal na nekem območju) in trenutni VV v tleh. To lahko vpliva na določitev premajhnega ali prevelikega namakalnega obroka, ki pa nam ne omogoča varčevanja z vodo in lahko pomeni, da dodajamo premalo ali preveč vode (Gu in sod., 2017). Čeprav imamo Kc vrednosti relativno dobro določene in imamo razmeroma dobre podatke o ETo, pa predvsem za kapljično namakanje nimamo jasno določene najboljše metode določitve vpliva oblike nekaterih rastlin (npr. koliko segajo rastline hmelja v medvrstno razdaljo in kako pri tem upoštevati »V« obliko nasada oz. projekcijo krošnje). Nimamo optimalno določene kapacitete namakanja oz. kapacitete kapljačev, ki je eden izmed potrebnih parametrov namakanja za določitev obroka namakanja. Prav tako je splošno priporočilo, da kapljičnega namakanja ne smemo izvajati brez spremljanja VV v tleh (Knapič, 2002). Ta pristop k vodenju namakanja lahko razumemo kot pristop, ki nam veliko pove o minimalnih in maksimalnih potrebah rastlin po vodi, na podlagi preteklih vremenskih razmer, saj lahko le tako preverjamo pravilnost ocene evapotranspiracije. Za vodenje namakanja v realnem času ga je potrebno kombinirati z ostalimi pristopi. 1.3.2 Spremljanje tenzije ali vsebnosti vode v tleh Nekaj avtorjev navaja uporabo spremljanja VV v tleh (Kišgeci,1974; Kišgeci in Vučić, 1979; Graf in sod., 2016; Naglič in sod., 2016; Nakawuka, 2017). V splošnem so prednosti posrednih metod spremljanja VV v tleh (npr. Time Domain Reflectometry (TDR) sonde, nevtronski merilci) pred gravimetrično v časovno bolj natančnem spremljanju VV v tleh, a moramo za pravilno interpretacijo rezultatov meritve kalibrirati z gravimetrično metodo. Spremljanje vodne bilance in spremljanje VV v tleh se osredotočata na količino razpoložljive vode v tleh, kar ni neposredno povezano s sušnim stresom rastline. Če so potrebe rastlin po vodi majhne zaradi velike vlažnosti in nizke temperature zraka, rastlina najverjetneje ne bo trpela sušnega stresa, četudi je količina vode v tleh majhna (Gu in sod., 2017). 1.3.3 Meritve sušnega stresa rastline Poznavanje osnovnih procesov, ki nadzorujejo učinkovitost rabe vode na nivoju rastlin kot odziva na pomanjkanje vode v tleh, je nujno za uspešno izvajanje namakanja. Toda za izvajanje namakanja so te metode relativno neraziskane. Raziskave s področja fizioloških odzivov na sušo nakazujejo, da obstajajo povezave med vodnim potencialom rastline in sušo, vendar se vse rastline ne odzivajo enako. Nekateri rezultati tudi nakazujejo, da je merjenje stopnje izmenjave plinov prav tako uporaben parameter pri ugotavljanju sušnega stresa rastlin. Sklepamo lahko, da manjkajo bolj široko zastavljene raziskave, ki bi preučevale več fizioloških parametrov naenkrat in na več kultivarjih hmelja. Le v tem primeru bi lažje videli povezave med posameznimi parametri in rastlino ter jih tako povezali z napovedjo namakanja (Kolenc in sod., 2014). 1.3.4 Simulacije namakanja Novejše publikacije s področja vodenja namakanja se nanašajo na uporabo simulacijskih modelov, ki so se izkazali kot uporabni za določitev natančnejših Kc rastline, napovedovanje količine in kakovosti pridelka (Fandino in sod., 2015) in napovedovanja vplivov podnebnih sprememb na količino in kakovost pridelka (Barek in sod., 2009; Mozny in sod., 2009). V literaturi obravnavani modeli (SIMDualKc, DAISY in CORAC) so bolj uporabni na raziskovalni ravni kot praktični pripomoček pri vodenju namakanja. Njihova prednost je v tem, da lahko delamo številne ponovitve izračunov potreb po vodi in odziva na sušo in spreminjamo vhodne podatke. Tako dobivamo podlage za strateško odločanje o potrebah rastlin po vodi in zagotavljanju vodnih virov za namakanje, ne samo za raven vodnega telesa, ampak tudi na ravni kmetije (Naglič in sod., 2016). Pri nas trenutno še ne beležimo uporabe nobenega od naštetih modelov, čeprav bi bila njihova uporaba smiselna, še zlasti v luči podnebnih sprememb. 1.4 VIRI Barek V., Halaj P., Igaz D. 2009. The influence of climate change on water demands for irrigation of special plants and vegetables in Slovakia. Risk Assessment of the Tatra Mountains Forest: 271-282 str. Qakir R. 2004. Effect of Water Stress at Different Development Stages on Vegetative and Reproductive Growth of Corn. Field Crops Research, 89: 1-16 Cvejić R., Zupanc V., Pintar M. 2015. Primerjava razvoja namakanja v Sloveniji z aglobalnim trendom. Inštitiut za hmeljarsvo in pivovarstvo Slovenije. Hmeljarski bilten, 22(1): 74-85 English M., Raja S.N. 1996. Perspectives on deficit irrigation. Agricultural Water Management 32: 1-14 Fandino M., Olmedo J. L., Martinez E. M., Valladares J., Paredes P., Rey B. J., Mota M., Cancela J. J., Pereira L. S. 2015. Assessing and modelling water use and the partition of evapotranspiration of irrigated hop (Humulus Lupulus), and relations of transpiration with hops yield and alpha-acids. Industrial Crops and Products, 77: 204-217 Fereres E. and Soriano M. A. 2007. Deficit Irrigation for Reducing Agricultural Water Use. Journal of Experimental Botany, 58: 147-159 Graf T. 2016. Tröpfchenbewässerung im Hopfenbau - Feldversuche, Physiologie und Rhizosphäre, (Drip irrigation in hop production - field trials, physiology and rhizosphere), Doctoral dissertation, Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan Gu Z., Qi Z., Ma L., Gui D., Xu J., Fang Q., Yuan S., Feng G. 2017. Development of an irrigation scheduling software based on model predicted crop water stress. Computers and Electronics in Agriculture, 143: 208-221 Kišgeci J. 1974. Vodni režim biljaka hmelja u različitim uslovima navodnjavanja i mineralne ishrane. Doktorska disertacija, Novi Sad Kišgeci J., Vučić N. 1979. Reduced tillege in combination with herbicide treatments in conditions of application of different irrigation methods. The 8th Conference of the International Soil Tillage Research Organization, ISTRO, Bundesrepublik Deutschland: 217-221 Knapič M. 2002. Namakanje hmeljskih nasadov. V: Priročnik za hmeljarje. Majer D. (eds). Žalec, Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo: 169-179 str. Kolenc Z., Čerenak A., Vodnik D. 2014. Kako hmelj (Humulus lupulus L.) uravnava vodno bilanco in se odziva na sušo? = How does hop (Humulus lupulus L.) regulate its water balance and respond to drought? Hmeljarski bilten, 21: 5-13 Moriana A., Orgaz F., Pastor M., Fereres E. 2003. Yield responses of a mature olive orchard to water deficits. Journal of the American Society for Horticultural Science, 128: 425-431 Mozny M., Tolasz R., Nekovar J., Sparks T., Trnka M., Zalud Z. 2009. The impactof climate change on the yield and quality of Saaz hops in the Czech Republic. Agric. Forest Meteorol., 149: 913-919 Naglič B., Cvejić R., Pintar M. 2016. Pregled objav s področja namakanja hmelja (Humulus lupulus L.) na porečju Savinje = Irrigation of hop (Humulus lupulus L.) in Savinja catchment: a review. Hmeljarski bilten, 23: 41-55 Nakawuka P., Peters T., Kenny S., Walsh D. 2017. Effect of deficit irrigation on yield quantity and quality, water productivity and economic returns of four cultivars of hops in the Yakima Valley. Washington State. Industrial Crops and Products, 98: 82-92 Pintar M. 2006. Osnove namakanja s poudarkom na vrtninah in sadnih vrstah v zahodni, osrednji in južni Sloveniji. Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano RS, Ljubljana: 55 str. Podgornik M., Bandelj D. 2015. Deficitni princip namakanja oljčnih nasadov v Slovenski Istri. Acta agriculturae Slovenica, 105(2): 337-344 Ripoll J., Urban L., Staudt M., Lopez-Lauri F., Bidel L. P. R., Bertin N. 2016. The potential of the MAGICTOM parental accessions to explore the genetic variability in tomato acclimation to repeated cycles of water deficit and recovery. Frontiers in Plant Science, 6: 1172 Ruiz-Sanchez M. C., Domingo R., Castel J. R. 2010. Rewiev. Deficit irrigation in fruit trees and vines in Spain- Spanish Journal of Agricultural Research, 8(S2): 5-20 Schultz B., Thatte C.D., Labhsetwar V.K. 2005. Irrigation and drainage. Main contributors to global food production. Irrigation and drainage. 54: 263-278 Smith M., Kivumbi D. 2002. Deficit irrigation practices. FAO, Rome. Water reports: 22: 1-102 str. Tarri A. 2016. The effects of differnet deficit irrigation strategies on yield, quality, and water-use efficiencies of wheat under semi aris conditions. Agricultural water managemnat, 167: 1-10 Zupanc V., Miklavčič Bučar M., Podgornik M., Valenčič V., Pintar M., Butinar B. 2016. Water conditions in an olive orchard in south east Slovenia. V: Book of abstracts. International Olive Symposium. Split, Institute for Adriatic Crops 2 MODELIRANJE IN SISTEM PODPORE ODLOČANJU O NAMAKANJU 2.1 MODELIRANJE VODNE BILANCE Modeliranje vodne bilance in napovedi namakanja je nujno potrebna v fazi načrtovanja namakalnega sistema in je lahko učinkovita pomoč kasneje pri vodenju namakanja. S pomočjo napovedi namakanja na podlagi čim daljšega niza zgodovinskih agrometeoroloških podatkov določimo normo namakanja, ki je eden od parametrov namakanja, poleg turnusa, obroka, trajanja in hidromodula (Pintar, 2006; Allen in sod., 1998). Norma in hidromodul se uporabljata za načrtovanje vodnega vira, pridobitev pravice do rabe vode za namakanje (vodno dovoljenje), dimenzioniranje namakalnega sistema (razvodnih in dovodnih cevovodov, črpališča) ter načrtovanje porabe vode in energije. Na vodno bilanco zgornjega sloja tal v globini korenin vplivajo evapotranspiracija, površinski odtok in globoko pronicanje na eni strani ter padavine, kapilarni dvig ter namakanje na drugi, pri čemer sta v večini primerov glavna elementa padavine in evapotranspiracija (Slika 6). Meritve evapotranspiracije so zaradi številnih dejavnikov, ki vplivajo na ta proces, težavne in nenatančne, zato se pogosto uporabljajo empirične zveze za njen izračun. Potencialno evapotranspiracijo (ETc) izračunamo kot produkt koeficienta rastline (Kc) in referenčne evapotranspiracije (ET0), pri čemer je koeficient rastline odvisen od rastline in fenofaze, v kateri se nahaja, referenčna evapotranspiracija pa je definirana kot evapotranspiracija z referenčne površine, ki jo pokriva travna ruša, visoka 12 cm (Allen in sod., 1998). Standardna metoda za izračun referenčne evapotranspiracije je Penman-Monteithova metoda, ki temelji na energijski bilanci (Allen in sod., 1998).Pomen VZL pri namakanju je opis v Poglavju 1.1. transpiracija namakanje 1 dež evaporacija pod površinski tok površinski odtok t v> "s* A r 7/11 > I globoko kapilarni F pronicanje dvig pod površinski tok Slika 6: Elementi vodne bilance zgornjega sloja tal (Valher 2016 po Allen in sod. 1998). Časovni potek vodne bilance v tleh simuliramo z vodnobilančnimi modeli. Večina vodnobilančnih modelov za izračun uporablja glavna elementa (padavine in evapotranspiracijo), ostale pa zanemari. Vodnobilančni modeli se uporabljajo na različnih časovnih skalah (urnih, dnevnih, mesečnih in letnih), za potrebe namakanja večinoma na dnevni časovni skali. Večina modelov predpostavi, da so tla v celotni globini korenin homogena in jih modelira kot eno plast. Prvi mesečni vodnobilančni modeli so bili razviti v ZDA v 40. letih 20. stoletja za potrebe hidrologije. V kmetijstvu so se prvi vodnobilančni modeli začeli uporabljati v 80. letih 20. stoletja v Avstraliji, na Nizozemskem in v ZDA. Danes obstaja mnogo vodnobilančnih modelov, od bolj preprostih kot npr. AQUACROP, CROPWAT, SIMPEL, do bolj kompleksnih, ki vsebujejo večje število parametrov, kot sta npr. SWAP in WINISAREG. Večina modelov izračunava vodno bilanco po metodologiji Organizacije ZN za hrano in kmetijstvo FAO (Allen in sod. 1998). V Sloveniji se je uporaba vodnobilančnih modelov v kmetijstvu začela z letom 1994, ko so na Oddelku za agrometeorologijo ARSO razvili operativno orodje za sledenje vodne bilance kmetijskih rastlin -vodnobilančni model IRRFIB. IRRFIB je bil uporabljen za sledenje vodne bilance nenamakanih rastlin ter ugotavljanje količinskega primanjkljaja vode za kmetijske rastline oziroma sušnega stresa (Sušnik in Valher, 2012; 2013; 2014), kot orodje za analize porabe vode pri kmetijskih rastlinah, medletne variabilnosti pridelka in potreb rastlin po namakanju na različnih tleh ter za številne agrohidrološke razmere (Pintar, 2009; Sušnik in sod., 2006), in v študijah vpliva podnebnih sprememb in variabilnosti suš ter vodnega primanjkljaja (Valher, 2016). Študije z vodnobilančnimi modeli v Sloveniji med drugim zajemajo tudi ugotavljanje sušnih razmer v Sloveniji z modelom SIMPEL (Ipavec, 2007), analizo vodnega primanjkljaja ter dejanske evapotranspiracije v Evropi z modelom swbEWA (Kurnik, 2014) ter primerjavo modelov IRRFIB in WINISAREG (Valher, 2016). 2. 2 OPIS MODELA ZA NAPOVED NAMAKANJA IRRFIB Agrometeorološki model IRRFIB je bil razvit na Oddelku za agrometeorologijo na ARSO, sprva za ocene potreb po namakanju (Matajc, 1994; 1995; 2001; 2002a; 2002b; Kajfež Bogataj in Sušnik, 2003; Sušnik in sod., 2006). Vodnobilančni model IRRFIB izračuna obrok namakanja za določeno kulturo ob uporabi vhodnih podatkov o tleh, fenologiji in načinu namakanja ter petdnevne napovedi potencialne evapotranspiracije in količine padavin. IRRFIB je v osnovi mišljen za neprekinjeno delovanje čez celotno rastno sezono, pri čemer na začetku predpostavimo, da je količina vode v tleh enaka PK. Vnaprej je potrebno podati datume nastopa posameznih fenofaz, ki se jih prilagodi in popravi v času dejanskega nastopa fenofaze. Dodatno se lahko simulacija popravlja tudi z meritvami količine vode v tleh. Vodna bilanca (VB) na i-ti dan se izračuna kot VB (i) [mm] = VB (i-1) [mm] + padavine (i) [mm] - ETc (i) [mm] + Vv(N) [mm], pri čemer je Vv(N) zaloga vode iz preteklih dni, če je zaradi večje količine padavin nastal presežek vode nad vrednostjo pri PK. Pri izračunu se upoštevajo še naslednji pogoji: (i) v kolikor je VB večja kot količina vode pri PK na določeni globini, se jo nastavi na PK in presežek shrani v Vv, (ii) v kolikor je VB nižja od količine vode pri TV na določeni globini, se jo nastavi na TV, (iii) v kolikor je VB manjša od količine vode pri KT na določeni globini (rastlina je v sušnem stresu), se ETc zmanjša za polovico. Koeficient rastline kc in globino korenin za posamezen dan IRRFIB izračuna iz datuma nastopa trenutne fenofaze in predvidenega nastopa naslednje z linearno shemo. IRRFIB lahko izračuna količino vode, potrebne za namakanje, na podlagi različnih kriterijev (t. i. namakalnih strategij), in sicer: (i) namakanje do PK (ko VB pade pod KT, namaka vsak dan z maksimalno količino, dokler ne doseže PK), (ii) namakanje z obrokom (ko VB pade pod KT, namoči z maksimalno količino) in (iii) kapljično namakanje (namoči s količino, ki pokrije dnevno izgubo, t. j. ETc-padavine). Natančnejši opis modela je dostopen tudi v Sušnik (2014) in Valher (2016). Na začetku razvoja modela IRRFIB se je z uporabo časovnih in prostorskih povprečij spremenljivk, povezanih s fenološkimi fazami in lastostmi tal, poskušalo ohranjati čim manjše število različnih vrednosti vhodnih spremenljivk modela, ki jih je potrebno pridobiti v realnem času oziroma so specifične za posamezno lokacijo. V zadnjih letih je postalo jasno, da variabilnost okoljskih spremenljivk, ki vplivajo na rast rastlin v času in prostoru, zahteva čim bolj natančen podatek, ki ga povprečna vrednost ne opiše dovolj natančno. Žal težava nastopi pri pridobivanju dolgoletnih - in zlasti aktualnih - podatkov fenološkega razvoja rastlin, prav tako je težko pridobiti podatke o koeficientih rastline in dejanski globini korenin, kar lahko včasih privede do napačnih rezultatov simulacije. IRRFIB je bil uporabljen za sledenje vodne bilance nenamakanih rastlin ter ugotavljanje količinskega primanjkljaja vode za kmetijske rastline oziroma sušnega stresa (Sušnik in Valher, 2012; 2013; 2014), kot orodje za analize porabe vode pri kmetijskih rastlinah, medletne variabilnosti potreb rastlin po namakanju na različnih tleh ter za številne agrohidrološke razmere (Pintar, 2009; Sušnik in sod., 2006), in v študijah vpliva podnebnih sprememb in variabilnosti suš ter vodnega primanjkljaja (Valher, 2016). Model IRRFIB združuje dva različna modula: modul za namakane kmetijske rastline ter modul za nenamakane rastline (Slika 7). Modul za namakane rastline ima naslednje možnosti simulacij za različne kombinacije tla-rastlina-lokacija: izračun osnovnih členov vodne bilance (dnevna vsota padavin, dnevna vsota potencialne evapotranspiracije), shema z uporabo različnih tipov namakanja, analiza namakalnih potreb z upoštevanjem časovnih nizov vremenskih podatkov. Od leta 1994 je bil model trikrat korigiran; zadnja verzija modela 03.1 je bila leta 2009 uporabljena pri pilotnem popisu količin vode za namakanje leta 2009 (Pintar, 2009). Kadar v prognostični namakalni model vključimo napovedane vremenske spremenljivke za prihodnje obdobje, nam prikaže potrebne količine vode za namakanje izbrane kmetijske rastline za 3 do 7 dni vnaprej (Sušnik in sod., 2011). Slika 7: Poenostavljen diagram modela IRRFIB 03.1. Model IRRFIB modelira porabo vode posamezne kulture med vegetacijskim obdobjem z upoštevanjem vodnozadrževalnih lastnosti tal, fenoloških faz, globine glavne mase korenin in atmosferskih pogojev. IRRFIB deluje na dnevni časovni skali. Vhodne podatke delimo na meteorološke, pedološke in fenološke ter dodatne spremenljivke. Od meteoroloških podatkov potrebujemo: referenčno evapotranspiracijo in podatke o dnevni količini padavin. Fenološki podatki in podatki o globini koreninskega sistema kmetijskih rastlin ter koeficienti kmetijskih rastlin so določeni za vsako rastlino posebej. Pedološki podatki v obliki VZL tal so izraženi v PK in TV, ki sta potrebni za določitev velikosti talnega vodnega zbiralnika v območju glavne mase korenin (D). Fenološki podatki v modelu so izraženi v datumih fenoloških faz s prilegajočimi se koeficienti rastlin (Kc) za vsako razvojno fazo, v DZ v tleh in z D od začetne faze do popolnega razvoja. Kc je na začetku zelo majhen in začne naraščati ob rasti in razvoju ter doseže maksimalno vrednost, ko je rastlina v polnem razvoju. BF in ARSO sta oblikovala protokol zbiranja podatkov za pripravo napovedi namakanja in napoved namakanja. Iz vodnozadrževalnih lastnosti tal je bila določena PK, TV in »Moč«, podatek, ki pove, koliko dni se lahko zaloga vode nad PK še porablja. Na podlagi literature (FAO, 2017) je bil za vsako kulturo določen delež DZ v tleh med PK in TV. Določena je bila tudi tehnologija namakanja (kapljično ali mikrorazpršilci) in strategija namakanja (Idnamak). Idnamak 1 pomeni, da če se VB spusti pod PK, se namaka vsak dan s tako količino, da se doseže PK. V tem primeru je obrok namakanja enak dnevni ETc, če ni padavin. Sicer je obrok ustrezno manjši. Idnamak 2 pomeni, da se začne z namakanjem, ko VB pade pod količino vode, določeno z DZ, ki predstavlja mejo med rastlinam lažje in težje dostopno vodo. Tla se pri Idnamak 2 namoči s količino namakanja (Rnam), t.j. največ do PK ali nekoliko manj (kot v našem primeru krompirja do 90 % PK) . Določitev Idnamak je povezana z DZ, torej ob kakšni količini vode v tleh se začne izvajati namakanje, in posledično z velikostjo obroka ter pogostostjo namakanja. Za kulture, obravnavane v projektu TriN so parametri prikazani v preglednici 2.1. Pri Idnamak 1 imamo pogostejše (praktično vsakodnevno) namakanje z majhnimi obroki, ki pokrivajo dnevne potrebe rastlin po vodi. Pri Idnamak 2 namakamo z večjimi obroki, ki praviloma pokrijejo večdnevno potrebo rastlin po vodi in se posledično namakanje izvaja vsakih nekaj dni. Za vsako kulturo, obravnavano v projektu TriN, smo določili pomembne fenološke faze, Kc in D v teh fazah (Preglednica 2). Preglednica 2: Pregled uporabljenih parametrov po lokacijah vključenih v projekt TriN. Lokacija Rastlina PK TV DZ Rnam (mm) Moč Namakanje Idnamak (%) (%) (%) (dan) Bilje Češnja 31.5 18.5 0.5 ETc*** 1 mikrorazpršilci pod 1* rastlino Dekani Oljka 32.3 18.6 0.65 ETc*** 2 kapljično 1* Jablje Krompir 36.5 25.2 0.35 ETc*** 2 kapljično 1* Rnam mikrorazpršilci nad 2** rastlino Žalec Hmelj 38.8 28.2 0.5 ETc*** 2 kapljično 1* Gačnik Jablana 43.7 28.2 0.5 ETc*** 3 kapljično 1* Maribor Solata 40,1 16,0 0,3 Rnam 1 mikrorazpršilci nad 2** rastlino Opomba: PK = volumski delež vode pri poljski kapaciteti; TV = volumski delež vode pri točki venenja; DZ = dovoljeno znižanje vode v tleh; Rnam= količina namakanja; Rnam = je enaka ETc le v primeru, da tisti dan ni padavin. Sicer je obrok ustrezno manjši. Moč = koliko dni lahko rastlina porablja zalogo vode nad PK, Idnamak = strategija namakanja; 1* = vsakodnevno namakanje s količino vode, ki pokriva ETc; 2** = namakanje vsakih nekaj dni, s količino Rnam. 2.2.1 Poljska kapaciteta in točka venenja PK in TV so bile za vsako od lokacij določene iz krivulje VZL tal (Priloge od B.2 do G.2), ki so bile narejene s sistemom Hyprop, ki omogoča meritve hidravličnih lastnosti tal v relativno vlažnem vzorcu in preko prenosne funkcije zmodelira celotno krivuljo (UMS, 2018). PK je v območju merjenih vrednosti, TV pa v območju modeliranih vrednosti. Negotovosti pri interpretaciji podatkov modeliranja VB, napovedi namakanja in vVV v projketu TriN izhajajo iz dejstva, da je bila PK za vse lokacije v projektu TriN določena arbitrarno pri vrednosti matričnega potenciala -33 kPa. Bolj zanesljive vrednosti dobimo iz določitve PK na terenu, kar nam sedaj relativno enostavno omogočajo grafične analize meritev vVV, v času več večjih deževnih dogodkov, ko so bila tla nasičena z vodo. Poljska kapaciteta tako predstavlja točko, ko se je gravitacijski tok vode v tleh ustavil in so bile spremembe količine vode v tleh med zaporednimi meritvami manjše kot v času pred tem. Drugi del negotovosti izhaja iz dejstva, da se modelirana TV, kot jo določi programska oprema sistema Hyprop, in po gravimetrični metodi določena TV, lahko razlikujeta tudi za več kot 10 vol % (Košak, 2018). Posledično imamo drugačen interval RV, kar vpliva na izračun bilance in napoved namakanja. 2.2.2 Fenološki podatki Fenološki podatki so izraženi v datumih fenoloških faz s Kc, ki v VB model vpeljujejo specifičnost rastlin. Kc so povzeti po strokovni virih (Allen in sod., 1998; Doorenbos in Pruitt, 1977) in prilagojeni datumom aktualnih fenoloških faz (Slika 8). Za primer hmelja in jablane so bili koefecienti povzeti po: https://www.usbr.gov/pn/agrimet/cropcurves/HOPScc.html K srednji K o Ti 111111111111111111111111111111111111111111111111 ; [ čas (dnevi) | [4- začetne -Џ* začetek razvojne faze intenzivne rasti ]<- generativno -►[ dozorevanje obdobje Slika 8: : Posplošena krivulja koeficienta rastline (prirejeno po Allen in sod., 1998). Fenološki podatki so v modelu vodne bilance obravnavani glede na tip rastline. Za vsak tip rastline so bile iz nabora tehnološko natančnih fenoloških faz izbrane tiste fenološke faze, za katere smo ocenili, da predstavljajo pomembne mejnike v razvoju obravnavanih rastlin in so hkrati tudi mejne vrednosti glede na pripadajoči Kc. Tako je bilo določenih 8 fenoloških faz za češnje, 9 za jablano, 10 za oljko, 8 za hmelj, 7 za krompir in 6 za solato (preglednica 3). Za računanje vodne bilance z modelom IRRFIB so bili nujni tudi zgodovinski podatki o pojavu fenoloških faz. Uporaba teh podatkov je bila potrebna za poganjanje modela, in sicer za obdobje med zadnjo zabeleženo fenološko fazo in prihodnjo, ki dejansko še ni nastopila. Ti podatki so bili pridobljeni na osnovi povprečij dolgoletnih vrednosti fenoloških opazovanj v okviru fenološkega monitoringa ARSO (1971-2010). Izjemi sta bila hmelj in solata. Za hmelj so standarden nastop fenoloških faz posredovali projektni partnerji (Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo), za solato pa so vrednosti temeljile na večletnih opazovanjih, ki so potekala v okviru projekta Alp Water Scarce. Naknadno so bili datumi prej omenjenih fenoloških podatkov nadomeščeni z realnimi, če so bili ti posredovani v sistem. Pogosto podatki niso bili posredovani v realnem času, zato je bilo več prognoz izdelanih na osnovi zgodovinskih podatkov, kar je lahko vzrok za razhajanja napovedi in meritev. Preglednica 3: Fenološke faze s pripadajočimi koefecienti rastline (Kc) in globinami glavne mase korenin (D) v cm. Št. fenofaze Rastlina Fenološka faza Koeficient (Kc) rastline Globina glavne mase korenin (D) cm 1 oljka prvi listi 0,65 60 2 oljka začetek rasti poganjkov 0,65 60 3 oljka razvoj socvetij 0,70 60 4 oljka začetek cvetenja 0,70 60 5 oljka splošno cvetenje 0,70 60 6 oljka konec cvetenja 0,70 60 1 jablana prvi listi 0,22 50 2 jablana začetek cvetenja 0,58 50 3 jablana polno cvetenje 0,58 50 4 jablana konec cvetenja 1,1 50 5 jablana T stadij 1,1 50 6 jablana začetek zorenja 1,1 50 7 jablana obiranje 0,85 50 8 jablana jesensko rumenenje 0,43 50 9 jablana odpadanje listja 0,43 50 1 češnja olistanje 0,8 30 2 češnja začetek cvetenja 0,8 30 3 češnja vrh cvetenje 0,8 30 4 češnja konec cvetenja 1,2 30 5 češnja začetek barvanja plodov 1.2 30 6 češnja zrelost (obiranje) 0,85 30 7 češnja jesensko rumenenje 0,5 30 1 hmelj pojav prvih poganjkov 0,11 40 2 hmelj prvi par listov je razgrnjen 0.3 40 3 hmelj prvi par stranskih poganjkov 0.6 40 4 hmelj rastlina je dosegla vrh opore 1,11 40 5 hmelj začetek cvetenja 1.12 40 6 hmelj pojav storžkov 1,12 40 7 hmelj storžki - končna velikost 0,7 40 8 hmelj zrelost storžkov 0,34 40 1 krompir sajenje 0,1 25 2 krompir vznik 0,4 25 3 krompir vegetativna rast 0,8 25 4 krompir nastavljanje gomoljev 1,2 25 5 krompir polnjenje gomoljev 1,2 30 6 krompir dozorevanje gomoljev 0,85 30 7 krompir izkop 0,7 30 1 solata presajanje 0.4 8 2 solata prvi listi po presajanju 0.7 10 3 solata začetek intenzivne rasti 0.8 15 4 solata začetek zvijanja glav 1.1 20 5 solata prehod v tehnološko zrelost 0.95 25 6 solata spravilo 0.9 25 2.2.3 Globina korenin Globina korenin ima zelo velik vpliv na izračun porabe vode rastline oziroma na stanje vodne bilance kmetijskih rastlin od začetne fenološke faze do polnega razvoja rastline. V primeru obravnavanih rastlin so oljka, jablana in češnja v poskus vstopile kot odrasla drevesa. D je bila arbitrarno določena in povzeta iz strokovnih virov. Za češnjo smo privzeli 30 cm, za jablano 50 cm in za oljko 60 cm. Pri hmelju je bila uporabljena globina aktivnega sloja črpanja korenin 40 cm, pri krompirju začetna globina 25 cm in kasnejša 30 cm. Edino pri solati je bila D izmerjena in sicer od začetnih 8 cm ob saditvi, 15 cm ob fenološki fazi začetka zvijanja glav, do 25 cm ob fenološki fazi prehajanja v tehnološko zrelost (Preglednica 3). 2.2.4 Prenos fenoloških podatkov od uporabnika do strežnika za izračun vodne bilance Sproten prenos fenoloških podatkov je potekal preko spletnega obrazca za vnos fenofaz (https://goo.gl/Zg9Uvk oz. http://tiny.cc/CRPtrin), do katerega so uporabniki dostopali z izbranim geslom (fenofaze). Obrazec omogoča (i) izbor kulture, (ii) izbor fenofaze in (iii) vpis datuma nastopa (sremembe) fenofaze (danes, včeraj, predvčerajšnjim) (Slika 9). Vpis fenofaz (Trin) "Required (S) 1 olistanje (BBCH 11) O 2 začetek cvetenja (BBCH 60) O 3 vrh cvetenje (BBCH 65) O 4 konec cvetenja {BBCH 69) O 5 začetek barvanja plodov (BBCH 81) O 6 zrelost (obiranje) (BBCH 87) O 7 jesensko rumenenje listja (BBCH 92) O 8 odpadanje listja (BBCH 95) BACK NEXT Never submit passwords through Google Form s. Slika 9: Prikaz primera izbire fenofaze češnje v okviru projekta TriN preko spletnega obrazca. Fenološki podatki, ki so bili posredovani preko spletnega obrazca so bili z avtomatskim posodabljanjem vpisani v preglednico (https://goo.gl/QxHtSV), preglednica pa je na voljo tudi v CSV obliki (https://goo.gl/ES2g1F). Nadalnji protokol je zajemal vsakodnevni prenos preglednice v CSV obliki na ARSO, kjer je potekala posodobitev podatkovne baze in izračun napovedi namakanja z upoštevanjem vremenske prognoze z modelom IRRFIB, do katerih so uporabniki za svojo lokacijo lahko dostopali preko določenih spletnih povezav (Preglednica 4). Preglednica 4: Povezave do napovedi namakanja za posamezne lokacije vključene v projekt TriN. Lokacija/ Povezava do napovedi kultura Žalec/ http ://meteo.arso. gov. si/uploads/probase/www/agromet/product/form/sl/celj e2015/Bilance.html hmelj Jablje/ http ://meteo.arso. gov. si/uploads/probase/www/agromet/product/form/sl/kranj 2015/Bilance.html krompir Bilje/ http://meteo.arso.gov.si/uploads/probase/www/agromet/product/form/sl/bilje2015/Bilance.html češnja Dekani/ http://meteo.arso.gov.si/uploads/probase/www/agromet/product/form/sl/porto2015/Bilance.html oljka Gačnik/ http://meteo.arso.gov.si/uploads/probase/www/agromet/product/form/sl/mblet2015/Bilance.html jablana Maribor/ http://meteo.arso.gov.si/uploads/probase/www/agromet/product/form/sl/mblet2015/Bilance.html solata S pripravo podatkov za izvedbo napovedi je bilo nekaj težav. Pri nekaterih od partnerjev je prišlo do zamenjave sodeluj očih na projektu, kar je zahtevalo svoj čas v smislu uvedbe novih sodelavcev v proj ekt. Sistem je bil zaradi vzpostavljanja opreme za spremljanje vode v tleh in namakalne opreme ponekod vzpostavljen zelo pozno v namakalni sezoni. Zato napovedi ARSO na nekaterih poskusih v letu 2017 niso bile uporabljane (jablane), a je izdelava napovedi služila preizkušanju sistema posredovanja vhodnih podatkov. V letu 2017 se je pri nekaterih partnerjih pojavljala težava neupoštevanja protokola zbiranja podatkov (partnerji niso vpisovali podatkov preko obrazca in so podatke pošiljali le po e-pošti), kar je zahtevalo dodaten čas zaradi dela povezanega z dodatnim urejanjem podatkov. Partnerji, ki so uporabljali napovedi, so ponekod opažali velik razkorak v dnevnih padavinah, zabeleženih na meteorološki postaji in na mikrolokaciji poskusa (hmelj in krompir), zato je bila uporabnost napovedi, kljub izkazani strokovni podpori ARSO, omejena. 2.2.5 Spremljanje vsebnosti vode v tleh Na vseh šestih lokacija poskusa smo spremljali vVV v tleh s pomočjo sond, ki delujejo po tehnologiji TDR. Na štirih lokacijah so bile sonde slovenskega proizvajalca Eltratec, model MVZ 100 in na dveh sonde TRIME model Pico32 (Preglednica 5). Preglednica 5: Vrsta sonde za merjenje vsebnosti vode v tleh in stevilo sond, ki so bile vgrajene na lokacijah poskusa Trin. Lokacija poskusa Vrsta sonde Število sond Zalec/hmelj Eltratec MVZ 100 45 Jablje/krompir Eltratec MVZ 100 30 Bilje/češnja TRIME Pico32 68* Dekani/oljka TRIME Pico32 40 Gačnik/jablana Eltratec MVZ 100 108 Maribor/solata Eltratec MVZ 100 12 Opomba*: za rezultate projekta TriN so bile uporabljene meritve 17 sond 2.2.5.1 Sonde Eltratec in kalibracija Meritve vVV v tleh s sondami Eltratec se preko daljinskega prenosa podatkov shranjujejo na strežniku (Preglednica 6), kjer je možno sprotno spremljanje grafov vVV. Meritev so bile opravljene vsakih 30 min. Slika 10 kot primer prikazuje vVV sonde 2 na lokaciji poskusa Žalec od 28. 6. do 31. 7. 2018. Preglednica 6: Gesla za dostop do podatkov o količini vode v tleh na poskusnih lokacijah projekta TriN. Lokacija/kultura Uporabniško ime Geslo za dostop do podatkov Zalec/hmelj hmeljž mb12 Jablj e/krompir jablje jablje Maribor/solata solata mb12 Gačnik/jablana gacnik gac31 Povezava do podatkov o količini vodi v tleh: http://smart.eltratec.com/smartweb2 Smart Web Map Graph Report Flow Status Settings Graph: Dynamic 29.06.2018 00:00:00 31.07.2018 00:00:00 Ч^-чј f\J \ < Day Hour I Hour > j Day Generate report from the period ■ < Day j < Hour ^ Hour > | Day > Slika 10: Prikaz meritev volumske vsebnosti vode v tleh za sondo številka 2 na lokaciji poskusa Žalec. Sonda je beležila vsebnost vode na vsakih 30 min. Pred vgradnjo sond smo v laboratoriju naredili kalibracijo ene sonde na vrsto tal na posameznem poskusu. V tem postopku smo za neporušen vzorec tal meritve s sondo primerjali z gravimetrično določeno vVV, na podlagi tega smo dobili kalibracij sko premico, ki je bila osnova za kalibracij o meritev vseh sond v poskusu. Kalibracijsko premico smo naredili na osnovi 3-4 meritev velike vlažnosti talnega vzorca, vzorec posušili na 105°C in opravili meritev na suhih tleh. Kalibracija Eltratec sond na majhnem številu meritev se je pri kasnejši interpretaciji izkazala kot vir negotovosti. Pri Eltratecovih sondah se je kasneje v poskusu pokazala tudi programska napaka, ki bi jo v veliki meri lahko kompenzirali s kalibracijo na večjem številu meritev, npr. 10. Prav tako je priporočljivo delati kalibracijo sond na večjem številu meritev v tleh z več gline, ker ta predstavlja poseben izziv pri meritvah vVV po TDR metodi. 2.2.5.2 Sonde TRIME Pico32 in kalibracija Na lokacijah Bilje in Dekani smo imeli TDR sonde TRIME Pico32 z zapisom rezultatov v shranjevalnik (angl. data logger). Te sonde imajo narejeno tovarniško predkalibracijo za različne tipe tal, tako da se ob vgradnji v programski opremi shranjevalnika rezultatov vpiše po predvidevanjih proizvajalca najprimernejšo kalibracijsko funkcijo. Pri nekaterih drugih sondah (npr. Delta -T) proizvajalec omogoča oz. celo priporoča, da se pred vgradnjo v določena tla tovarniško predkalibracijo nadomesti s kalibracijo na le-ta in spremeni parametre v tovarniško nastavljeni predkalibracijski funkciji. Kasneje pridobljeni rezultati meritev na terenu so tako že kalibrirane vVV. Sonde TRIME Pico32 smo kalibrarali po izkopu sond po končanih poskusih. Četudi so sonde tovarniško predkalibrirane in proizvajalec zagotavlja zanesljivost meritev do nekaj vol % točno, je to za potrebe natančnega namakanja premalo in je vsekakor potrebno sonde dodatno kalibrirati. Sonde smo izkopali in v laboratoriju za vsako na neporušenih talnih vzorcih iz lokacij opravili primerjavo med merjeno in gravimetrično določeno vVV, da smo dobili kalibracijske premice. V tem primeru smo kalibracije delali na 10 meritvah, enakomerno razporejenih od nasičenih do na 105°C sušenih talnih vzorcih, a se je izkazalo, da vsebost skeleta (v Biljah) in vsebost skeleta in gline (Dekani) pri kalibraciji kljub temu pomeni velik izziv. Pri nekaterih kalibracijah je bila razlika med merjenimi in kalibriranimi vrednostmi več kot 20 vol %, kot je primer sonde TRIME 18 na sliki 2.6, pri čemer nismo gotovi, če je vzrok velike razlike kakšna nedoslednost pri postopku kalibracij, ali je posledica le neugodnih talnih lastnosti, ki jo predstavlja velika vsebnost skeleta na obeh lokacijah. V prihodnje bo potrebno postopkom kalibracije posvetiti več pozornosti, da bomo dobili zadovoljive rezultate, ko naj bi bile po naših pričakovanjih razlike med merjenimi in kalibriranimi vVV v velikosti le nekaj vol. %, kot je primer sonde TRIME 1 na sliki 11. 60 55 TRIME_1 izmerjene vrednosti (%) -----TRIME_1 kalibrirane vrednosti (56) TRIME_18 izmerjene vrednosti (56)-----TRIME_18 kalibrirane vrednosti (%) Slika 11: Merjene in kalibrirane vrednosti volumskega deleža vode v tleh za sondo 1 in sondo 18 za tla v Sadjarskem centru Bilje. 2.3 SISTEM PODPORE ODLOČANJA O NAMAKANJU 2.3.1 Razvoj sistema podpore odločanju odločanju o namakanju V Sloveniji že obstajata dva sistema podpore odločanju o namakanju.. Šibka točka sistema v Savinjski dolini je, da meritve količine vode v tleh izvajajo z gravimetrično metodo, ki daje rezultate z dnevnim zamikom in zahteva veliko ročnega dela. Poleg tega ne vključuje vremenske napovedi, z upoštevanjem katere se lahko močno racionalizira porabo vode. Napoved namakanja z vodnobilančnim modelom IRRFIB, ki ga operativno poganjajo na Agenciji Republike Slovenije (ARSO), in ga uporabljajo nekatere kmetijsko svetovalne službe, temelji le na modelirani vodni bilanci in ne vključuje meritev količine vode v tleh, vendar je dobra osnova za načrtovan Sistem podpore odločanju o namakanju (SPON) (Slika 12), katerega del smo vzpostavljali tudi v okviru projekta TriN. V projektu TriN vzpostavljena rešitev sporočanja fenoloških faz je solidna rešitev, ki izboljša napovedi namakanja. Žal pa ni namenjena za večje število lokacij (več kot 10 oz. 20). Za dodajanje nove lokacije je v obrazec potrebno ročno ponovno vpisati vse možne fenofaze, četudi gre za kulturo, ki je že vnesena za kakšno drugo lokacijo. Za tako rabo bi bilo bistveno bolj primerno narediti spletno aplikacijo za vnos podatkov. Podobno aplikacijo UL BF skupaj s partnerji razvija v projektu LIFE ViVaCCAdapt (LIFE15 CCA/SI/000070) v okviru SPON, kjer pa napoved namakanja ne temelji le na modelirani vodni bilanci temveč vključuje meritev količine vode v tleh. V projektu sodeluje 35 kmetijskih gospodarstev iz Vipavske doline, ki bodo s testno uporabo sistema začeli v letu 2019. V okviru projeka EIP-AGRI ProPridelava bo SPON vzpostavljen na državni ravni na ARSO. Slika 12:Shematski prikaz sistema podpode odločanju o namakanju (SPON). Opomba:* akcije, delno izvedene v okviru projekta LIFE15CCA/SI/000070 LIFE ViVaCCAdapt in nadgrajene v projektu TriN, ** akcija razvita v projektu LIFE. Napoved namakanja je odvisna od kakovosti vhodnih podatkov, pedoloških (PK, TV), fenoloških (čas nastopa posamezne fenofaze) in količini vode v tleh. V preglednici 7 podajamo pregled možne kakovosti podatkov za vse tri tipe podatkov. Z rdečo je označena kakovost podatkov za vsak tip pred projektom TriN, z zeleno v projektu TriN, z modro pa v LIFE ViVaCCAdapt in/ali EIP-AGRI Pro-Pridelava. Ciljni raziskovalni program "Zagotovimo.si hrano za jutri". Raziskovalni projekt V4-1609 - Natančnost napovedovanja namakanja (TriN). Končno poročilo za obdobje od 1. 10. 2016 do 31. 1. 2019 Preglednica 7: Možne kakovosti podatkov za tla, fenološke faze in količino vode v tleh za delovanje sistema podpore odločanja o namakanju (S PON). kakovost podatka tla (PK, TV) fenološka faza količina vode v tleh Opis komentar opis komentar opis komentar 1 - nezadostna pedološka karta tal Za napoved namakanja na parcelo/njivo natančno je ločljivost podatkov premajhna. Uporabnik ne sporoča fenoloških faz. Fenološke faze so določene na podlagi zgodovinskih podatkov. meritev padavin z najbližje meteorološke postaje, v primeru, da ta ni v bližini Pri katerikoli od teh rešitev se bo s časom pojavilo odstopanje modelirane količine vode v tleh od dejanske, saj uporabniki ne bodo oz. tudi ne morejo 2 - solidna določi uporabnik (trije tipi tal -lahka, srednje težka, težka) Lahko je problem, ker lastnosti tal določa uporabnik, bolje bi bilo, da jih strokovnjak. Uporabnik občasno sporoča fenološko fazo. Naslednja fenološka faza je izračunana na podlagi zgodovinskih podatkov. interpolirana napoved z najbližjih meteoroloških postaj določi uporabnik (po klasifikaciji tal, npr. USCS) kombinacija meritev z radarskimi meritvami namakati točno po napovedi namakanja. 3 - dobra določitev vodnozadrževalnih sposobnosti tal (Hyprop -Schindler in sod., 2010) V primeru nespremenjene rabe tal je to potrebno narediti Uporabnik sprotno sporoča oz. popravlja fenološko fazo, naslednja fenološka faza lastna meteorološka postaja (vsaj dežemer) samo enkrat, a je potrebno, da to opravi strokovnjak, ki vzorec vzame na reprezentativnem mestu. Strošek znaša vsaj 300 EUR za kakovost podatka 3 in 4 ter 500 EUR za 5, v primeru, da izračunana na podlagi zgodovinskih podatkov 4 - zelo dobra določitev vodnozadrževalnih sposobnosti tal (Hyprop za poljsko kapaciteto, Richard (ISO 11274-1996) za točko venenja) Uporabnik sprotno sporoča oz. popravlja fenološko fazo, naslednja fenološka faza se izračuna na podlagi preprostega fenološkega modela. Za natančno napoved namakanja je poleg trenutne fenofaze potrebno vedeti tudi okviren čas nastopa naslednje fenofaze. merilnik vode v tleh ali popravljanje napovedi s prenosnim merilnikom, ki se ga uporabi npr. 1x tedensko Potrebno vzdrževanje in v primeru avtomatskega prenosa podatkov tudi mesečno plačilo naročnine. 5 - odlična določitev vodnozadrževalnih sposob nosti tal (na terenu za poljsko kapaciteto, Richard (ISO 11274-1996) za točko venenja) je vgrajen merilnik vode v tleh. Uporabnik sprotno sporoča oz. popravlja fenološko fazo, naslednja fenološka faza se izračuna na podlagi naprednega fenološkega modela. večje število merilnikov vode v tleh Rešitev predstavlja relativno visok začetni strošek (vsaj 500 EUR), a je opravičljiva za večje površine. 2.3.2 Predlagani nadaljnji koraki za SPON Kakovost modeliranja VB in napovedi namakanja, ki je lahko osnova tudi za izračun deficitnega namakanja, je močno odvisna od kakovostnih vhodnih podatkov. Glede na stanje nezadostne kakovosti podatkov uporabljenih v projektu (Preglednica 7) predlagamo za SPON v nadaljevanju uporabo bolj kakovostnih podatkov, kar pa zahteva nekaj dodatnih aktivnosti ter finančnih sredstev kot npr.: analiza VZL tal, nakup merilnikov vVV v tleh. Predlagamo da: - se v okviru Programa razvoja podeželja prijaviteljem na Podukrep M4.1 - Podpora za naložbe v kmetijska gospodarstva (t.j. nakup namakalne opreme) da možnost pridobiti večjega števila točk, če se bodo zavezali, da bodo uporabljali sistem SPON, ki bo omogočal racionalnejšo porabo vode, - morajo prosilci za podporo podukrepa M4.1 opraviti krajši izobraževalni tečaj (npr. 4 ure) o strokovno pravilnem namakanju in možnosti uporabe SPON, - se stroški, ki bi bili potrebni za pridobitev najvišje (odlične) kakovosti vhodnih podatkov za SPON oz. IRRFIB (izdelava krivulja VZL tal, nakup merilcev VV) del stroškov namakalne opreme, in sofinansirani iz PRP Podukrep M4.1, - se zagotoviti ustrezna informacijska oprema in finančna podpora za izvajanje modeliranja na ARSO in sprotno bdenje (kadrovski potencial) zlasti v poletnem času, ko je optimiziranje rabe vode z namakanjem najbolj aktualno. Stroške delovanja celotnega SPON (vzdrževanje baz, poganjenja modela itd) ne bi smeli presojati le skozi neposredne denarne koristi kmeta (t.j. manjša poraba vode za namakanje, večja kakovost pridelkov, itd) temveč v širšem okviru, tudi okoljske koristi. Z bolj učinkovito rabo vode za namakanje se namreč zmanjšujejo količinski pritiski na vodne vire. Strokovno pravilno namakanje pa zmanjšuje tudi spiranje ostankov hranil in fitofatmacevtskih sredstev in zmanjšuje onesnaženje podzemen vode. Na ta način uvedba in aktivna uporaba SPON prispeva k sinergističnemu učinku kmetijske in okoljske politike. 2.4 SKLEPI Simulacija namakanja je eden od štirih možnih načinov za vodenje namakanja. Model IRRFIB, ki je bil razvit na ARSO in smo ga uporabili v projektu TriN, izračunava vodno bilanco z upoštevanjem: potencialne evapotranspiracije rastline (ETc), količine vode pri PK in pri TV, DZ vsebnosti vode v tleh in D. Za izračun ETc je posredno pomemben podatek o fenološki fazi rastline. Ujemanje modeliranih vrednosti s stanjem na terenu in s tem kakovost napovedi namakanja je močno odvisno od kakovosti vhodnih podatkov. V projektu TriN smo namesto pedološke karte za privzem PK in TV za vsako od lokacij, vključenih v projekt, izdelali krivulje VZL tal in omenjena podatka privzeli od tam. Na ta način se kakovost pedoloških podatkov iz ravni nezadostnih dvigne na raven dobrih podatkov. V sklopu TriN smo razvili uporabniški vmesnik, ki omogoča uporabnikom namakalnih sistemov vnos aktualnih fenofaz rastlin in tako dvignili raven teh podatkov na dobro raven z nezadostne. V TriN smo poskusno spremljali vVV v tleh, ne da bi uporabniki imeli možnost, da se VV v primeru odstopanja merjenih na terenu in modeliranih vrednosti, slednje ustrezno korigira. Z uvedbo te možnosti in ob kakovostnih meritvah VV v tleh, bi se kakovost teh podatkov dvignila na raven odlično. Prav tako obstajajo možnosti za dvig kakovosti na raven odlično tudi pri prej omenjenih TV in PK. Še največji problem je dvig kakovosti podatkov pri fenoloških fazah rastlin, saj bi bilo potrebno za vsako rastlino posebej na podlagi zgodovinskih podatkov določiti primeren model. Osnova za uporabo SPON na celotnem območju Slovenije je že pripravljena, v podatkovno bazo je potrebno le vnesti začetek prve fenofaze ter dolžino fenofaz po različnih regijah, za kar se lahko uporabi že pripravljene podatke (Pintar, 2003; Pintar, 2006). Pomanjkljivost trenutnega SPON je vezanost na enega proizvajalca merilne oz. telekomunikacijske opreme. Za uporabo na nacionalnem nivoju in delovanju SPON na eni od državnih inštitucij je potrebno določiti standard, po katerem bi lahko SPON zajemal podatke o količini vode v tleh od kateregakoli proizvajalca merilne opreme. V SPON so možne dodatne izboljšave, kot so modul za modeliranje rasti rastlin, izračun časa namakanja na podlagi informacij o tehničnih lastnosti namakalne opreme, implementacija dodatnih strategij v model IRRFIB, kot je npr. deficitno namakanje. SPON bi v vsakdanje aktivnosti pridelovalca, ki so povezane z vodenjem namakanja na kmetiji, bolje vključili z razvojem SPON aplikacije za pametni telefon. Velik izziv pri vpeljavi SPON je tudi merilna oprema: od tega, kakšni merilniki vode v tleh so primerni za uporabo v SPON, ali je potrebno merilnike dodatno kalibrirati, kam jih namestiti, da so meritve čim bolj reprezentativne za celotno njivo oz. sadovnjak, do tega, kdo bo opremo strokovno vgradil in preverjal, ali deluje pravilno. Predlagamo, da se morebitna dodatna potrebna finančna sredstva na ravni kmetje za dobro delovanje SPON sistemsko vključi v Program razvoja podeželja, podukrep M4.1. Hkrati je potrebno zagotoviti ustrezno informacijsko opremo in finančno podporo za izvajanje modeliranja na ARSO in sprotno bdenje (kadrovski potencial) zlasti v poletnem času, ko je optimiziranje rabe vode z namakanjem najbolj aktualno. Stroške delovanja celotnega SPON (vzdrževanje baz, poganjenja modela itd) ne bi smeli presojati le skozi neposredne denarne koristi kmeta (t.j. manjša poraba vode za namakanje, večja kakovost pridelkov, itd) temveč v širšem okviru, tudi okoljske koristi. Z bolj učinkovito rabo vode za namakanje se namreč zmanjšujejo količinski pritiski na vodne vire. Strokovno pravilno namakanje pa zmanjšuje tudi spiranje ostankov hranil in fitofatmacevtskih sredstev in zmanjšuje onesnaženje podzemen vode. Na ta način uvedba in aktivna uporaba SPON prispeva k sinergističnemu učinku kmetijske in okoljske politike. 2.5 VIRI Allen R. G., Perreira L. S., Raes D., Smith M. 1998. Crop evapotranspiration - guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and drainage paper 56. Rome, Food and Agriculture Organization: 300 str. Doorenbos J., Pruitt W. O. 1977. Crop Water Requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper 24. FAO, Rome: 144 str. FAO. 2017. Land & Water, Database and software. Crop water information. http://www.fao.org/land-water/databases-and-software/crop-information/en/ (5.7.2017) Ipavec (Pogačar) T. 2007. Možni vplivi podnebnih sprememb na vodno bilanco tal v Sloveniji. Diplomsko delo. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko: 63 str. Kajfež Bogataj L., Sušnik A. 2003. Operativni agrometeorološki modeli za izračun vodne bilance Košak E. 2018. Razlika med krivuljo vodno zadrževalnih lastnosti tal ob upoštevanju modelirane in izmerjene točke venenja. Diplomsko delo. Ljubljana, Biotehniška fakulteta, Oddelek za agronomijo: 46 str. Kurnik B. 2014. Analiza vpliva podnebja na vodni primanjkljaj v kmetijskih tleh v Evropi. Doktorska disertacija. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko: 129 str. kmetijskih tal. V: Zbornik simpozija Novi izzivi v poljedelstvu 2002, Zreče, 5.-6. dec. 2002. Matajc I. 1994. Suša v kmetijstvu v letu 1993. Ujma, 8: 12-15 Matajc I. 1995. Kmetijska suša in namakanje v Prekmurju leta 1994. Ujma, 9: 55-58 Matajc I. 2001. Značilnost in posledice kmetijske suše leta 2000 v Sloveniji. Ujma, 14-15: 156-161 Matajc I. 2002a. Suša leta 2001. Ujma, 16: 74-80 Matajc I. 2002b. Suša. V: Nesreče in varstvo pred njimi. Ušeničnik B. (ur.). Ljubljana, Uprava za zaščito in reševanje, Ministrstvo za obrambo: 297-302 Pintar M. 2003. Osnove namakanja s poudarkom na vrtninah in sadnih vrstah v severovzhodni Sloveniji. Ljubljana, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano: 55 str. Pintar M. 2006. Osnove namakanja s poudarkom na vrtninah in sadnih vrstah v zahodni, osrednji injužni Sloveniji. Ljubljana, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano: 51 str. Pintar M. 2009. Končno poročilo za pilotno študijo o oceni porabljene količine vode za namakanje površin. Pilotna študija. Ljubljana, Statistični urad Republike Slovenije: 23 str. Roberti J. A., Ayres E., Loescher H. W., Tang J., Starr G., Durden D. J., Smith D. E., de la Reguera E., Morkeski K., McKlveen M., Benstead H., SanClementes M. D., Lee R. H., Gebremedhin M., Zulueta R. 2018. A robust calibration method for continental-scale soil water content measurements. Vadose Zone Journal, 17(1): vzj2017.10.0177 Schindler U., Durner W., Muller L., von Unold G. 2010. Evaporation Method for Measuring Unsaturated Hydraulic Properties of Soils: Extending the Measurement Range. Soil Science Society of America Journal, 74: 1071-1083 Sušnik A. 2014. Zasnove kazalcev spremljanja suše na kmetijskih površinah. Doktorska disertacija. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za agronomijo: 256 str. Sušnik A., Matajc I., Kodrič I. 2006. Agrometeorological support of fruit production: application in SW Slovenia. Meteorological Applications, 13(S1): 81-86, doi: 10.1017/S1350482706002581 Sušnik A., Valher A. 2012. Spomladanska suša in drugi vremenski vplivi na kmetijske rastline leta 2011. Ujma, 26: 55 -69 Sušnik A., Valher A. 2013. Vremensko pogojene težave v kmetijstvu v letu 2012. Ujma, 27: 62 -70 Sušnik A., Valher A. 2014. Od mokre pomladi do sušnega poletja 2013. Ujma, 28: 75-84 Sušnik A., Žust A., Habič B. 2011. Strategija upravljanja voda za zmanjšanje pomanjkanja voda v Alpah, Poročilo o delu na projektu (Alp-Water-Scarce). Ljubljana, Agencija RS za okolje: 62 str. UMS Hyprop. 2018. The University of Manchester. Multiphase flow and porous media. https://personalpages.manchester.ac.uk/staff/nima.shokri/LabFacilities.html (25.8.2018) Valher A. 2016. Primerjava modelov za računanje vodne bilance tal. Diplomsko delo. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko: 81 str. 3 HMELJ 3.1 PREGLED LITERATURE 3.1.1 Značilnosti rastline Hmelj (Humulus lupulus L.) je trajnica in dvodomna vzpenjavka iz družine Cannabaceae. Gojijo se ženske rastline z namenom pridobivanja storžkov, ki se primarno uporabljajo pri proizvodnji piva, kateremu dajejo značilno grenkobo in aromo. Rastna doba hmelja je približno od začetka meseca aprila do sredine meseca septembra. Različne sorte hmelja ločimo glede na čas zrelosti. Tako poznamo zgodnje, srednje zgodnje, srednje pozne in pozne sorte. Pri hmelju poznamo devet osnovnih fenofaz, ki so razdeljene v sekundarne fenofaze (Meier, 2001). Nastop fenofaz, ki so pomembne pri namakanju hmelja in je v njih rastlina lahko tudi različno občutljiva na sušo, je za sorto 'Bobek', ki je bila v projektu TriN vključena v poskus, prikazan v Preglednici 8. Preglednica 8: Fenofaze hmelja sorte 'Bobek' v letu 2017 in 2018 na lokaciji Žalec in občutljivost na sušo. Faza Datum nastopa fenofaze Občutljivost na sušo Št faze v BBCH TriN Opis faze v letu 2017 v letu2018 1 2 3 4 5 6 7 8 Pojav prvih poganjkov Prvi par listov je razgrnjen Prvi par stranskih poganjkov Rastlina je dosegla vrh opore Začetek cvetenja Pojav storžkov Storžki - končna velikost Zrelost storžkov, pobiranje pridelka 07. 04. 09. 05. 26. 05. 09. 06. 29. 06. 31. 07. 21. 08. 05. 09. 22. 04. 04. 05. 30. 05. 15. 06. 05. 07. 30. 07. 20. 08. 03. 09. srednja srednja majhna majhna velika velika velika majhna Po navajanju tuje literature je lahko globina korenin hmelja 2,4 m ali več. Za potrebe namakanja v Sloveniji pri hmelju upoštevamo globino korenin 40 cm, kjer hmelj črpa 90 % vode (Majer, 2000) in se po fenofazah ne spreminja, saj je hmelj trajnica. 3.1.1.1 Občutljivost hmelja na pomanjkanje vode Pri hmelju je zadostna količina vode v tleh pomembna za količino in kakovost pridelka. Pomanjkanje vode v tleh, ki je lahko tudi posledica nestrokovnega namakanje hmelja, se lahko odraža še v naslednjih dveh rastnih obdobjih in sicer v manjšem pridelku, neenakomernem dozorevanju, neenakomerni velikosti storžkov ter manjši količini lupulina, ki predstavlja glavno tržno vrednost hmelja. Škoda v nenamakanih nasadih je še posebej značilna v mlajših nasadih ali v nasadih na plitkih tleh in tleh z majhno vodnozadrževalno sposobnostjo (Evans, 2003). Količina in kakovost pridelka sta v kompleksni povezavi s časom in količino dodane vode. Hmelj porablja manj vode na začetku rastne sezone, poraba se nato povečuje do polne razvitosti in je bolj odvisna od količine listne mase rastoče rastline hmelja kot od vremenskih razmer (Middleton, 1963; Williams in Brown, 1959, cit. po Majer, 2000). Prikaz občutljivosti hmelja na pomanjkanje vode v tleh je za vse fenofaze prikazana v prilogi B.1. Namakanje hmelja včasih da želene rezultate (Slavik in Kopecky, 1997, cit. po Svoboda in sod., 2008)), včasih pa ne (Thompson, 1967 (cit. po Majer, 2000); Zattler in Maier, 1968 (cit. po Majer, 2000); Brooks, 1961 (cit. po Majer, 2000)). Pretirano zgodnje namakanje lahko škoduje koreninam, saj lahko povzroča hmeljevo peronosporo in koreninske gnilobe (Evans, 2003; Zepp in sod., 1995). Prvo kritično obdobje je v času cvetenja (prva polovica julija) in drugo med rastjo storžkov (od druge polovice julija do prve polovice avgusta) (Rybaček, 1991). DZ oz. količina vode, pri kateri rastlina začuti sušni stres, je 0,5 oz. 50 % RV (Allen in sod., 1998). Osnovno vodilo v primeru pomanjkanja razpoložljivih vodnih virov je, da razpoložljivo vodo razporedimo strateško. Celotno potrebo rastlin po vodi je pomembno pokriti na začetku rastne sezone in spet v začetku julija in avgusta, kar naj bi bilo bolje kot enakomerno dodajanje majhnih obrokov skozi celotno sezono, ki ima večji negativni vpliv na količino in kakovost pridelka. V primeru, da je gladina pozemne vode visoko (t.j. od 120 do 150 cm) pod površino tal, lahko med rastno sezono zadosti večini potreb hmelja po vodi in znatno zmanjša potrebo po namakanju (Evans, 2003; Kišgeci, 1974). Hmelj lahko nekaj vode sprejme tudi skozi liste oz. nadzemne dele, in sicer 5000 rastlin preko noči z roso sprejme 3465-8870 l vode in na ta način krije 20 % dnevnih potreb po vodi. Za 1 kg suhe snovi hmelj potrebuje 300-500 l vode (Kišgeci, 1974). 3.1.2 Prevladujoče tehnologije namakanja hmelja v Sloveniji V Sloveniji se namaka 794 ha hmeljišč (Zgodovina namakanja v Slovenij, 2019) od skupno 1667 ha vseh hmeljišč (Pavlovič, 2018). Tehnologija namakanja z razpršilci oziroma bobnastimi namakalniki (rolomati), ki je v uporabi že več kot tri desetletja, ima slabo učinkovitost namakanja (ocenjene izgube vode so 40 %) in kar nekaj slabosti. Gre namreč za delovno zelo zahtevno tehnologijo namakanja, ki porabi veliko energije, povečuje možnosti spiranja hranil v podtalnico in z njo, zaradi visokih tlakov na razpršilcih, ni mogoče namakati prvoletnih nasadov hmelja. Večja učinkovitost namakanja je lahko dosežena z uporabo novejših kapljičnih tehnologij, ki so se v zadnjih letih pri namakanju hmelja uveljavile tudi v Sloveniji in postopoma izpodrivajo tehnologijo namakanja z rolomati. Glavna prednost kapljičnega namakanja je potencial, da se zmanjša poraba vode in doseže zelo velika učinkovitost namakanja, ob majhni porabi energije in majhni delovni zahtevnosti. Kapljično namakanje se v hmeljarstvu pojavlja v treh izvedbah (podzemni kapljični sistem, kapljični sistem na vrhu žičnice in sistem, kjer so namakalne cevi položene v vrsto s hmeljem). V Sloveniji imamo s strokovno pravilnim izvajanjem in uravnavanjem kapljičnega namakanja hmelja zelo malo izkušenj. Pri strokovno pravilnem vodenju namakanja se zaradi habitusa rastline pri hmelju pojavlja še nekaj dodatnih izzivov od opisanih v poglavju 1. Čeprav imamo Kc vrednosti relativno dobro določene in imamo razmeroma dobre podatke o ETo, pa predvsem za kapljično namakanje pri hmelju nimamo jasno določene najboljše metode določitve, koliko segajo rastline hmelja v medvrstno razdaljo in kako pri tem upoštevati »V« obliko nasada oz. projekcijo krošnje. 3.2 MATERIALI IN METODE DELA 3.2.1 Opis lokacije, naravnih danosti in sorte Dvoletni polj ski poskus se je izvajal v Spodnji Savinjski dolini, na Inštitutu za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije v Žalcu, na lokaciji s koordinatami 46°14'48,44" 15°9'41,46'' in nadmorsko višino 255 m. Tla na poskusu se uvrščajo v glinasto ilovnata do ilovnata (Priloga B.2). PK, 38,8 vol %, in TV, 28,2 vol %, sta bili določeni iz povprečne krivulje (N=3) VZL tal na območju poskusa (Priloga B.2). Med krivuljami, ki so bile izmerjene na neporušenih vzorcih tal, odvzetih na vsakem od obravnavanih blokov v poskusu, ni večjih odstopanj. Lokacija ima zmerno celinski padavinski režim. Največ padavin pade poleti, in sicer v obliki ploh in neviht. V letu 2017 smo na območju Žalca v treh poletnih mesecih (junij, julij, avgust) zabeležili le 214 mm dežja, kar je 166 mm manj kot znaša dolgoletno povprečje. V letu 2018 smo v treh poletnih mesecih (junij, julij, avgust) zabeležili 356 mm dežja, kar je 31,2 mm manj kot znaša dolgoletno povprečje (Priloga B.3). Podzemna voda je na območju dna Spodnje Savinjske doline zelo plitvo pod površjem. Nivo gladine podtalnice v Spodnji Savinjski dolini niha med 0,88 m in 3,57 m pod površjem. Povprečna globina do nivoja podzemne vode je 2,8 m, kar je zelo malo. Globina podzemne vode se lahko ob obilnejših deževjih dvigne tudi do površja (Milavec in Verbovšek, 2012). Za območje dna je značilna enotna geološka zgradba, prekrivajo ga kvartarne usedline, ki so večinoma sedimenti z medzrnsko poroznostjo (večinoma prod) in so zelo dobro prepustne. Sorta 'Bobek', ki je bila vključena v poskus, je srednje zgodna, ki je optimalno zrela od 25. avgusta do 1. septembra (Čeh in sod., 2012). 3.2.2 Zasnova poskusa Poskus je bil izveden v split plot poskusni zasnovi (Slika 13, Priloga A.1). Ponovitev je predstavljal en blok z dvema glavnima parcelama (tehnični način namakanja: cev s kapljači je položena na greben, cev s kapljači je pritrjena na žičnico nad hmeljem), vsaka glavna parcela je bila razdeljena na tri podparcele (količina namakanja: nenamakano, namakano 100 % po napovedi ARSO, namakano 80 % po napovedi ARSO). Imamo 6 obravnavanj (2 tehnična načina namakanja x 3 načini namakanja), pri čemer je nenamakano zgoraj enako kot nenamakano na grebenu, zato je poimenovanj v Preglednici 8.2 le pet) vsako obravnavanje je bilo ponovljeno na treh parcelah: 6 obravnavanj x 3 bloki (ponovitve) = 18 parcel (blok je obsegal tri vrste hmelja). Poimenovanje in opis obravnavanj je v Preglednici 9. Vsaka parcela je imela 3 vrste hmelja dolžine 10,4 m (27 rastlin). Tehnični opis namakalnega sistema je v prilogi B.4 Preglednica 9: Poimenovanje in opis obravnavanj v poskusu hmelja na poskusnem polju Inštituta za hmeljarstvo in pivovarstvo Žalec. Oznaka Način namakanja Pokrivanje ETc opis (%) Lokacija namakalne opreme NN nenamakano NKP_zgoraj kapljično polno* 100 na vrhu žičnice NKD_zgoraj kapljično deficitno** 80 na vrhu žičnice NKP_greben kapljično polno* 100 položeno na greben NKD_greben kapljično deficitno** 80 položeno na greben Opomba: * po napovedi Agencija Republike Slovenije za Okolje; ** preračunano v skladu z napovedjo ARSO Slika 13:Shema poskusa v nasadu hmelja, Žalec. 3.3 MERITVE IN ANALIZE 3.3.1 Količine pridelka V času tehnološke zrelosti hmelja smo za vsako parcelo določili število reprezentativnih rastlin, ki jih bomo obirali (izločene so bile enoletne rastline). Poskus smo nato obirali ločeno za vsako parcelo posebej, pridelek stehtali, z vsake parcele vzeli vzorec za analizo na vsebnost vlage in le-te dostavili v laboratorij. 3.3.2 Kakovost pridelka V storžkih smo določali sestavo sekundarnih metabolitov hmelja, ki so pokazatelji njegove uporabnosti in določajo njegovo ceno na trgu. V primeru hmeljnih smol smo se osredotočili na alfa kisline, ki smo jih določali s tekočinsko kromatografijo z UV detekcijo po standardni metodi AnalyticaEBC. 3.3.3 Količina vode za namakanje Na ARSO smo javljali podatke o poteku fenofaz, ki so pomembne za namakanje, da so modelirali VB za polno namakanje s kapljači za hmelj na lokaciji poskusa in dali prognozo namakanja. Modeliranje VB in namakanja za leti 2017 in 2018 sta za hmelj predstavljeni v prilogi B.5. Primerjali smo modelirano količino vode za namakanje in dejansko porabo vode pri polnem namakanju, kot smo jo zabeležili z vodomerom na poskusu. 3.3.4 Vsebnost vode v tleh Na vseh osemnajstih parcelah so se izvajale kontinuirane meritve vVV. Skupaj je bilo vstavljenih 45 sond (15 x 3) proizvajalca Eltratec, model MVZ 100, ki delujejo na principu TDR. Postopek kalibracije je opisan v poglavju 2.2.5.1 Sonde so bile vgrajene 8. 6. 2017, namakalni sistem je bil vgrajen 20. 6. 2017, sprejemniki in oddajnik pa 1. 8. 2017. Sonde so bile vstavljene na globini 40 cm in so merile vVV vsakih 30 min. Na podlagi polurnih kalibriranih meritev smo izračunali dnevna povprečja vVV. Grafično smo primerjali povprečno VVV po obravnavanjih določenih glede na tehnični način namakanja in glede na količino namakanja. 3.4 REZULTATI 3.4.1 Količina pridelka hmelja Ob upoštevanju rezultatov vlage v storžkih smo za vsako obravnavanje izračunali pridelek suhe snovi hmelja oz. storžkov na hektar (Slika 14). Analiza pridelka hmelja je pokazala, da ni statistično značilnih razlik v povprečnem pridelku suhe snovi storžkov glede na količino in način namakanja (Slika 15). NN NKD NKP IЛ to 3000 2500 TJ £ 2000 1500 zqoraj zqoraj 2017 2018 ♦ ♦ Ф—--« ♦ ♦ ♦ ♦ * qreben qreben 2017 2018 * : * ♦ • * ♦ ♦ ♦ ♦ - 3000 NN NKD NKP Namakanje Slika 14: Pridelek suhe snovi v storžkih preračunan na kg/ha pri različnih načinih namakanj a v letih 2017-2018. Črta povezuj e povprečja po obravnavanjih. Slika 15: Povprečni pridelek suhe snovi v storžkih hmelja (kg/ha) s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja glede na način in količino namakanja ocenjen na podlagi dvoletnega poskusa v letih 2017 in 2018. 3.4.2 Kakovost pridelka hmelja Pridelek alfa kislin v storžkih hmelja (Slika 16) je v obeh letih izvajanja poskusa nakazoval podobne rezultate kot pridelek hmelja. Analiza je pokazala, da ni statistično značilnih razlik v povprečni vsebnosti alfa kislin glede na način in količino namakanja (Slika 17). O) o C tn ПЗ (D C ПЗ 4— ПЗ _QJ QJ "C 0.04 0.03 H 0.02 0.01 nn nkd NKP zqoraj zqoraj 2017 201B * * : • qreben qreben 2017 2018 ♦ * ♦ :—s—! - 0.04 0.03 h 0.02 0.01 nn nkd nkp Namakanje Slika 16: Pridelek alfa kislin v storžkih hmelja (kg/rastlino) glede na način in količino namakanja v letih 2017 in 2018. Črta povezuje povprečja po obravnavanjih. Slika 17: Povprečni pridelek alfa kislin v storžkih hmelja (kg/rastlino) s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja glede na način in količino namakanja ocenjen na podlagi dvoletnega poskusa v letih 2017 in 2018. 3.4.3 Količina vode za namakanje Količina porabljene vode za namakanje je bila v letu 2017 bistveno večja kot 2018 (Slika 18). Pri deficitnem namakanju je bila pričakovano manjša kot pri polnem. Količina porabljene vode, ko je bila namakalna cev nameščena na vrhu žičnice, je v obeh letih nekoliko večja kot pri namakanju, ko je bila kapljična cev položena na greben. Modeliranje polnega namakanja z modelom IRRFIB je v sezoni 2017 predvidelo skupno porabo vode 3342 m3/ha (Priloga B.5). Količina dejansko porabljene je bila pri polnem namakanju 1290 (žičnica) in 1029 m3/ha (greben). Leta 2018 je model pri polnem namakanju predvidel skupno porabo vode 2066 m3/ha (Priloga B.5). Količina dejansko porabljene je bila pri polnem namakanju 451 (žičnica) in 365 m3/ha (greben). Namakanje Slika 18: Količina porabljene vode (m3/ha) pri hmelju glede na način in količino namakanja v letih 2017 in 2018. 3.4.4 Vsebnost vode v tleh Dnevna povprečja vVV po obravnavanjih kažejo veliko prostorsko variabilnost vVV znotraj obravnavanj (standardne napake na Slikah 19 in 20). O razlikah v vVV med polno in deficitno namakanimi obravnavanji hmelja ne moremo govoriti v nobeni od sezon. Nekoliko odstopajo navzdol le količine pri NN v obeh letih (Slika 19, Slika 20). Merjena vVV je bila večinoma nad PK. Padavine (mm) -PK----KT -Bilanca HMEU - ne namakano (%) -NPK_greben -NKD_greben -NN -NKP_zgoraj NKD_zgorai Slika 19: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v hmeljišču v Žalcu v letu 2017. Pripadajoča standardna napaka (N=3), modelirana vodna bilanca (vol %) in dnevna vsota padavin (mm) na meteorološki postaji Celje. Slika 20: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v hmeljišču v Žalcu v letu 2018. Pripadajoča standardna napaka (N=3), modelirana vodna bilanca (vol %) in dnevna vsota padavin (mm) na meteorološki postaji Celje. 3.5 KOMENTAR REZULTATOV Zaradi problemov z dobavo namakalne in merilne opreme je bil poskus v letu 2017 vzpostavljen pozno v namakalni sezoni. V letu 2018 so bile zaradi specifike pridelave hmelja kapljične namakalne cevi na greben položene šele 6. 6. 2018. Zaradi pogostih padavin in nasičenih tal so namreč zaostajala redna tehnološka opravila, med njimi osipanje hmelja, ki ogrne zemljo k rastlini. S tem se fiksira trte, prekrije in zaduši plevele ter omogoči rast nadomestnih (adventivnih) korenin. Hmelj je bil tako osut šele 5. 6. 2018, pred tem pa polaganje cevi ni smiselno, saj greben v vrsti hmelja še ni v celoti formiran, prav tako pa bi osipanje zasulo že položene kapljične cevi. Povprečen pridelek hmelja v poskusu 2017 je bil 2581±70 kg/ha in 2018 1682±70 kg/ha. V prvem letu je bil pridelek nadpovprečen in v drugem povprečen glede na povprečen pridelek na površinah IHPS za obdobje 1992-2018, ki je 1830 kg/ha (min. 909 kg/ha in maks. 2383 kg/ha). Količina povprečnega pridelka v obravnavanih letih je razporejena proti pričakovanjem, saj je bilo leto 2018 optimalno za pridelavo hmelja in bi pričakovali večji pridelek v letu 2018. Predvidevamo, da je razlog takšnih rezultatov zastajanje vode v hmeljišču, predvsem v kolesnicah, zaradi pogostih padavin v letu 2018. Zastajanje vode je bilo prisotno kljub bistveno manjšim količinam porabljene vode za namakanje od predvidene z modeliranjem. Predvidevamo, da so bile nekateri padavinski dogodki lokalni na območju lokacije poskusa in jih na meteorološki postaji niso zaznali, da bi jih upoštevali v modeliranju VB. Količina dejansko porabljene vode za polno namakanje je bila v letu 2017 le 38 % (žičnica) in 31 % (greben) modelirane in v letu 2018, še manjša, le 22 % (žičnica) in 18 % (greben) modelirane. V letu 2017 je bilo obdobje modeliranja precej daljše kot obdobje izvajanja namakanja, saj se je slednje zaradi pozne postavitve poskusa začelo šele konec junija in to je tudi vsaj eden od razlogov za manjšo porabo vode. V letu 2018 pa je včasih napoved ARSO predvidela namakanje, četudi je v nasadu zastajala voda in tedaj namakanje ni bilo izvedeno. Način in količina namakanja proti pričakovanjem nista imela vpliva na količino in kakovost pridelka. Predvidevamo, da bi se pričakovane razlike pokazale v letih z manj padavinami. Zaradi pogostih padavin so bile rastline v obravnavanjih »zgoraj« in »greben« zelo enako izpostavljene vodi oz. povečani vlažnosti in posledično napadu bolezni. V bolj sušnem letu bi pri obravnavanjih »greben« pričakovali manjši napad bolezni. V obeh letih je bilo precej problemov tudi s puščanjem kapljičnih cevi, ki so bile nameščene nad hmeljem oz. na vrhu žičnice. Najpogostejši razlog so bile poškodbe zaradi ptičev, ki so zaradi iskanja vode v cev naredili nekaj mm veliko luknjo. Zaradi tega so bile količine porabljene vode na vrhu žičnice nekoliko večje kot na grebenu. Obe obravnavanji sta sicer imeli enak režim oz. enako količino namakanja. Ob enaki količini namakanja bi pričakovali pri obravnavanjih »greben« večje vVV v tleh, saj bi bilo pri teh obravnavanjih manj izgub vode. Pri obravnavanjih »zgoraj« se po predvidevanjih velik del vode izgubi, ker izhlapi s površine rastlin. Vendar zaradi velike variabilnosti meritev vVV in delno verjetno tudi zaradi dejstva, da so cevi na žičnici puščale in so rastline v teh obravnavanih dobile več vode kot v obravnavanjih »greben«, tega ne moremo potrditi. Meritve vVV so v večini primerov kazale vrednosti nad PK. Delno je to res lahko odsev dejanskega stanja, torej zastajanja vode v talnem profilu in na površini tal. Po drugi strani pa je bila PK določena v laboratoriju iz krivulje VZL tal, kjer arbitrarno privzamemo količino vode pri matričnem potencialu - 330 kPa. Druga možnost določanja PK je iz meritev na terenu. Po pričakovanjih bi se PK v danem primeru povečala, razlike med merjenimi in modeliranimi vVV v tleh bi se zmanjšale in bi se modeliranje in s tem napoved namakanja lahko izboljšala. V času trajanja poskusa smo med posameznimi parcelami opažali precejšnje razlike v rasti, bujnosti in višini rastlin, ki niso bile povezane z izvajanjem namakanja. Na primer, v obeh letih so bile najbujnejše rastline opažene na nekaterih parcelah, ki so bile nenamakane oz. kontrolne. Predvidevamo, da je do takšnih odstopanj prihajalo zaradi nehomogenosti tal globlje v talnem profilu ter morda zaradi različne višine podzemne vode na posameznih delih mikrolokacije. Podzemna voda je na obravnavanem območju namreč zelo plitvo pod površjem. Po drugi strani se na lokaciji izvajanja poskusa nahajajo globoka ter dobra tla zaradi česar hmelj na nenamakanih parcelah ni trpel večjih posledic zaradi pomanjkanja vode v tleh. Najverjetneje bi bili rezultati poskusa na lahkih peščenih tleh drugačni. V obeh letih izvajanja poskusa je bil opažen občasen razkorak v količini padavin zabeleženih na meteorološki postaji in na mikrolokaciji poskusa, zato je bila uporabnost napovedi, kljub strokovni podpori ARSO, omejena. Ob nekaterih deževnih dogodkih je razvidno, da se je vVV pri modeliranju povečala, medtem ko sonde na terenu povečanja vVV niso zaznale (Slika 20). V tej situaciji je deževni dogodek registrirala le meteorološka postaja in je bil pri modeliranju lahko upoštevan. Tovrstni dogodki so povečevali razkorak med merjenimi in modeliranimi vVV in zmanjševali natančnost napovedovanja namakanja. Pri deležu gline v tleh nad 20 % poleg ostalega predstavljajo izziv tudi meritve vVV. Sonde s TDR metodologijo so občutljive na vsebnost gline in nad omenjeno vrednostjo večina njih meri manj točno (Gong in sod., 2003), kar je tudi eden od vzrokov za veliko prostorsko variabilnost merjene vVV. Drugi vzroki so lahko še dejanska variabilnost vVV, ki ni bila predmet študije v projektu TriN in kakovost uporabljenih sond, ki bi zaradi manjše tehnološke napake potrebovale individualno kalibracijo (torej kalibracija vsake sonde na konkretna tla) in ne le kalibracijo tipa/modela sonde, ki smo jo za te sonde izvedli v projektu TriN. 3.6 SKLEPI V splošnem so bili pridelki hmelja na poskusnih parcelah večji v letu 2017, kar je proti pričakovanjem, saj je bilo leto 2018 optimalno za pridelavo hmelja. Predvidevamo, da je razlog takšnih rezultatov zastajanje vode v hmeljišču, predvsem v kolesnicah, zaradi pogostih padavin v letu 2018. Sorta hmelja 'Bobek' se po naših predvidevanjih slabo odziva na prekomerno vlažnost tal, predvsem v prvih dveh tretjinah rastne sezone. O podobnih rezultatih, a za druge sorte hmelja poročajo tudi nekateri viri, kjer je npr. za sorto 'Celeia' ugotovljeno, da ima najslabše pridelke v izrazito mokrih letih z ekstremnimi majskimi padavinami. Vremenske razmere v nobenem od poskusnih let niso bile optimalne za določanje vpliva polnega in deficitnega namakanja na količino in kakovost pridelka hmelja. Statistično značilne razlike v pridelku hmelja so bile le med obravnavanimi leti ne pa med obravnavanji z različno postavitvijo namakalne opreme (na žičnico, ali na greben) in količino namakanja (polno ali deficitno). Dejansko porabljena količina vode za namakanje je bila le 18-38 % od modelirane. Modeliranje VB je, zaradi različnih vzrokov, precenilo potrebo po namakanju hmelja v letih 2017 in 2018 na poskusnem polju IHP Žalec. Meritve vVV pri poskusu s hmeljem so pokazale potrebo po dvigu kakovosti vhodnih podatkov za modeliranje VB v tleh za izboljšanje napovedi namakanja in sicer: (a) z določitvijo PK z meritvami na terenu in določanja TV z gravimetrično, (b) z možnostjo vnosa popravkov vVV v model. S slednjim se izognemo šibki točki modeliranja namakanja, ki je povezana: (a) z (ne)zaznavanjem dežja na obravnavani lokaciji in (b) kljub sprotnemu vnosu aktualnih fenofaz rastline, z nepoznavanjem dejanskega stanja rastlinskega pokrova, ki vpliva na porabo vode. Prav tako je potrebno več pozornosti posvetiti kalibraciji uporabljenih sond, še posebej, če je v tleh več skeleta ali gline, kot je bilo slednje primer na lokaciji poskusa v Žalcu. 3.7 VIRI HMELJ Allen R, Pereira L. S, Raes D, Smith M. 1998. Crop evapotranspiration. Irrigation and drainage paper No. 56. Rome, FAO: 300 str. Brooks S. N., Horner, C. E. 1961. Hop Production. U.S.D.A. Agric. Information Bulletin, 240: 20-22 Čeh B., Čerenak, A., Čremožnik, B., Ferant, N., Friškovec, I., Knapič, M., Košir, I. Jože, Leskošek, Gregor, Livk, Joško, Dušica M., Naglič, B., Oset Luskar, M., Pavlovič, M., Radišek, S., Rak Cizej, M., Rovan, A., Zmrzlak, M., Žolnir, M., Žveplan, S. 2012. Hmelj od sadike do storžko: zbirka vsebin za izobraževanje za Nacionalno poklicno kvalifikacijo (NPK) Hmeljar/hmeljarka. Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije: 135 str. Evans R. 2003. Hop management in water-short periods. EM4816, Drought Advisory Gong Y., Cao Q., Sun Z. 2003. The effects of soil bulk density, clay content and temperature on soil water content measurement using time-domain reflectometry. Hydrological Processes, 17: 3601-3614 Kišgeci J. 1974. Vodni režim biljaka hmelja u različitim uslovima navodnjavanja i mineralne ishrane. Doktorska disertacija, Novi Sad Majer D. 2000. Vodni stres pri hmeljnih rastlinah ali O pomenu vode za življenje rastlin, o stresu pri rastlinah, o namakanju in o vplivu vodnega stresa na hmeljne rastline. Žalec: Hmeljarsko združenje Slovenije; Ljubljana: Ministrstvo za znanost in tehnologijo; Celje: Probi MM Meier U. 2001. Growth stages of mono-and dicotyledonous plants BBCH Monograph Middleton J. E. 1963. Irrigation needs of hops. Washington Agricultural Experiment Stations, Institute o: Agricultural Sciences, Washington State University, Stations Circular: 417 str. Milavec K., Verbovšek, T. 2012. Večkriterijsko vrednotenje vodonosnika Spodnje Savinjske doline za pridobivanje toplotne energije. V: Ciglič, R., Perko, D., Zorn, M., (ur.). Geografski informacijski sistemi v Sloveniji 2011-2012. Ljubljana, Založba ZRC SAZU, 33-43 str. MKGP. 2019. Ministrtsvo za kmetijstvo in gozdarstvo. Hmelj. http://www.mkgp.gov.si/delovna podrocja/kmetijstvo/kmetijski trgi/hmelj/ (29. jan. 2019) Pavlovič, M. Pregled tržnih in aktualnih tem Svetovne hmeljarske organizacije. Hmeljar, ISSN 1318-6183, 2018, letn. 80, št. 1-12, str. 27-29 Rybacek V. 1991. Hop production. Developments in Crop Science Volume 16, Elsevier, Amsterdam, New York, 1: 211-219 Slavik L., Kopecky J. 1997. Efficacy of hop irrigation under year with different precipitation levels. Chmelarstvi, 70: 44-46 Svoboda P., Hniličkova H., Hnilička F. 2008. Changes in yield and quality of hopdepending on the irrigation. Cereal Res. Commun, 36: 891-894 Thompson F. C. 1967. The influence of various factors on the a-acid content of hop cones. University of London, Wye College, Department of Hop Research, Annual Report: 38-39 Williams H., Brown J.F. 1959. Hop irrigation. Progress report. University of London, Wye College, Department of Hop Research, Annual Report: 70-81 Zattler F., Maier J., 1968. Uber den Einfluss künstlicher Bodenbewasserung auf Ertrag und Qualitat des Hopfens. HopfenRundschau, 6: 2-7 Zepp G, Smith S, Harwood J. 1995. Hops: an economic assessment of the feasibility of providing multiple-peril crop insurance - Prepared by the Economic Research Service, USDA, for the Consolidated Farm Service Agency, Office of Risk Management: 45 str. Zgodovina namakanja v Sloveniji. Agrometeorološki portal Slovenije. http://agromet.mko.gov.si/index.asp?ID=Namakanje/default zgodovina.asp (29. jan. 2019) 4 KROMPIR 4.1 PREGLED LITERATURE 4.1.1 Značilnosti rastline Krompir (Solanum tuberosum L.) je v Sloveniji še vedno ena izmed najpomembnejših poljščin, četudi je pridelava iz 400.000 ton pred letom 1990, do leta 2017 padla na 77.076 ton krompirja. V Sloveniji je rastna doba krompirja 150 do 180 dni. To je čas od saditve v drugi polovici marca ali v začetku aprila do septembra. Za tvorbo pridelka, ki se začne s snovanjem gomoljev pa je časa še manj, samo 100 do 130 dni (Kus, 1994). Obstajajo številne sorte, ki se med seboj razlikujejo po dolžini vegetacijskega obdobja. Delimo jih na zgodnje, srednje zgodnje in pozne sorte. Pri krompirju poznamo devet osnovnih fenofaz, ki so razdeljene v sekundarne fenofaze (Meier, 2001). Nastop fenofaz po BBCH (Meier, 2001), ki so pomembne pri namakanju krompirja in je v njih rastlina lahko tudi različno občutljiva na sušo, je za sorti, ki sta bili v projektu TriN vključeni v poskus (sorta 'KIS Kokra' v letu 2017 in sorta 'KIS Savinja' v letu 2018), prikazan v Preglednici 10. Preglednica 10: Fenofaze krompirja za sorti 'KIS Kokra' v letu 2017 in 'KIS Savinja' v letu 2018 na lokaciji Jable. Fenofaza Datum nastopa fenofaze Občutljivost na sušo Številka BBCH Opis v letu 2017 v letu 2018 1 000 sajenje 10. 04. 30. 04. srednja 2 302 vznik 09. 05. 28. 05. srednja 3 309 vegetativna rast 21. 05. 18. 06. srednja 4 400 nastavljanje gomoljev 25. 05. 12. 06. velika 5 402 polnjenje gomoljev 09. 06. 04. 08. velika 6 407 dozorevanje gomoljev 25.07. 18. 07. velika 7 907 izkop 18.10. 17. 09. majhna Globina korenin se s fenofazami spreminja (Preglednica 10). Stranske korenine zrastejo iz poganjkov iz pazduh podzemnih delov stebel in iz stolonov. Glavno korenino ima samo rastlina, ki zraste iz pravega semena. Koreninski sistem krompirja je sorazmerno plitev, pogosto ni globlji od 40 do 50 cm. Korenine dosežejo manjšo globino zaradi težkih tal in nepropustnih plasti (npr. plazine), odvisne pa so tudi od globine ornice. Kadar ni omenjenih ovir, lahko krompirjeve korenine zrastejo več kot meter globoko (Arends in Kus, 1999). 4.1.1.1 Občutljivost krompirja na pomanjkanje vode Krompir je kultura, ki je občutljiva na primanjkljaj vode v tleh. ( Liao in sod., 2016), vendar se občutljivost spreminja s fenofazami (Quiroz in sod. 2012). Najobčutljivejše faze razvoja na vodni primanjkljaj so v začetku rasti in v fazi tvorbe gomoljev (Preglednica 10). Sorte, ki imajo manjše število gomoljev, so manj občutljive v primerjavi s sortami, ki tvorijo večje število gomoljev na grm (Quiroz in sod. 2012). Med najvidnejšimi indikatorji sušnega stresa pri krompirju je ovenelost listov (Banik in sod., 2016). Nadaljnji sušni stres upočasni razvoj in rast poganjkov stranskih poganjkov in tvorbo ter rast gomoljev (Lahlou in sod., 2003). Posledica pomanjkanja vode se pozna v zmanjšanju količine in kakovosti pridelka. Pomanjkanje vode v fenofazi BBCH 400 vpliva na zmanjšanje števila gomoljev in krastavost, v fenofazi BBCH 402 na krastavost in v fenofazi BBCH 403 na deformacije in notranje napake gomoljev. Krompir je potrebno namakati pogosto, z vzdrževanjem -25 kPa matričnega potencialna v tleh (Yang in sod., 2017). DZ za krompir je 0,35 (Preglednica 2). Prikaz občutljivosti hmelja na pomanjkanje vode v tleh je za vse fenofaze prikazana v prilogi C.1. Podrobnejšega podatka o DZ za sorti 'KIS Kokra' in 'KIS Savinja' ni. Odpornost krompirja na sušo je sortno specifična. Starejše sorte krompirja so bolje prilagojene na pomanjkanje vode kot novejše. Poraba vode je večja pri sortah s kasnejšim dozorevanjem (Fandika in sod., 2016). Študije kažejo (Demmel in sod., 2014; Müller in sod., 2011), da kapljično namakanje bistveno poveča pridelek in kakovost krompirja zlasti na peščenih tleh. Na težkih tleh je pozitivne učinke namakanja mogoče doseči le v zelo suhih letih. V letih z dovolj ali relativno veliko padavin je bil celotni in tržni pridelek namakanega krompirja manjši od nenamakanega. Dolničar (2018) ugotavlja, da je bilo leto 2018 za pridelovalce krompirja v Sloveniji zelo zahtevno oziroma težko. Zima in pomlad sta bili leta 2018 zelo mokri, tako da je bila saditev krompirja že pozna. Ob močnih nalivih je marsikje na poljih tudi po več dni zastajala voda, tako da je v depresijah krompir potonil. Zaradi velike zračne vlage, količine vode v tleh in ugodnih temperatur se je v juniju 2018 močno razmahnila tudi krompirjeva plesen. Mnogi nasadi so bili uničeni, okuženi pa so bili dejansko vsi nasadi krompirja (Dolničar, 2018), kar je vplivalo tudi na količino pridelka. 4.1.2 Prevladujoče tehnologije namakanja krompirja v Sloveniji Podatki o namakanju krompirja v Sloveniji so zelo skopi. Pridelava je najpogostejša v območjih z alpskimi in subalpskimi podnebnimi značilnostmi, ki so vsaj v preteklosti omogočala zadovoljivo oskrbo krompirjevih nasadov zgolj s padavinami (brez namakanja). Dosedanje raziskave s področja pridelave krompirja ne zajemajo možnosti vodenja namakanja na podlagi spremljanja količine vode v tleh. Edini podrobnejši podatki o namakanju krompirja v Sloveniji se nanašajo na leto 2009, ko je bil krompir gojen na 4.175 ha. Pridelava je dosegla 103.425 ton ob pridelku 24,8 t/ha. Le 1,8 % oz. 80 ha površin krompirja se je v tem letu namakalo (SURS, 2009). Prevladovala je uporaba razpršilcev (54 ha), sledilo je kapljično namakanje (5 ha). Čeprav za ostala leta ni na voljo podrobnejših podatkov o načinu namakanja krompirja, raziskava Cvejić in sod. (2013) potrjuje, da so razpršilci najpogosteje uporabljana tehnologija v namakanju krompirja v Sloveniji, kar je v skladu s prevladujočim načinom namakanja krompirja tudi v drugih delih sveta (Quiroz in sod., 2012). Povprečna raba vode za namakanje krompirja je znašala 2.119 m3/ha. Za krompir naj bi bilo najbolj optimalno kapljično namakanje, saj tako preprečimo omočenost listov in s tem razvoj in širjenje bolezni. 4.2 MATERIALI IN METODE DELA 4.2.1 Opis lokacije, naravnih danosti in sort Dvoletni poljski poskus smo izvedli na površinah Infrastrukturnega centra Kmetijskega inštituta Slovenije v Jablah (46° 8' 32'' N, 14° 33'28'' E), na GERK 5650277 (Slika 21). Tla na lokaciji poskusa so meljasta ilovica (Priloga C.2). PK in TV pri 36,5 in 25,2 vol % sta bili določeni iz povprečne krivulje VZL tal na območju poskusa (Priloga C.2). Med krivuljami, ki so bile izmerjene na neporušenih vzorcih tal, odvzetih na treh obravnavanih blokih v poskusu, kjer smo merili vVV, od štirih ni večjih odstopanj. V letu 2017 je bilo v mesecih junij, julij in avgust na poskusu najbližji meteorološki postaji, Letališče Jože Pučnik, 320 mm in v letu 2018 375 mm padavin in bistveno ne odstopa od povprečja let 19712000, ki znaša 386 mm (Priloga C.3). Poskus se je v letu 2017 izvajal na srednje zgodni sorti 'KIS Kokra' (Slika 22). Gomolji so zelo lepe okroglo ovalne oblike, debeli in številni. Sorta je odporna na krompirjev virus Y (tudi različek Yntn). Na plesen na listih je zelo dobro odporna in odporna tudi na plesen na gomoljih. Dobro je odporna je tudi na navadno krastavost. V letu 2018 smo sadili sorto krompirja 'KIS Savinja'. To je srednje zgodna sorta, ki v polni zrelosti da zelo velik pridelek. Njeni gomolji so okroglo ovalni, debeli in jih je okoli 12 na grm. Sorta je odporna proti virusu Y in odporna proti krompirjevi plesni na listih. Slika 21: Lega poskusne parcele s krompirjev na njivi v Jablah (GERK 5650277) (pripravil T. Godeša). Slika 22: Poskusno polje v Jablah zasajeno s krompirjem (levo) sorte 'KIS Kokra' (desno) (T. Godeša). 4.2.2 Zasnova poskusa Poskus je bil izveden v bločni zasnovi s petimi obravnavanji in štirimi ponovitvami (Slika 23, Priloga A.2). Dolžina posamezne poskusne parcele je bila 2,5 m, širina pa 2 vrsti, kar pri medvrstni razdalji 0,75 m znaša 1,5 m. Površina posamezne parcele je bila 3,75 m2. Ob straneh posameznih poskusnih parcel so bile tri vrste zaščite, v vzdolžni smeri pa so bile parcele med seboj oddaljene 2,5 m. Velikost celotne poskusne površine je bila 55 x 12 m oz. 660 m2. Obravnavanja so se razlikovala po načinu namakanja (namakanje z mikrorazpršilci in kapljično namakanje) in po količini namakanja (polno, ko smo pokrivali 100 % ETc, kot jo je napovedal ARSO in deficitno, ko smo pokrivali 70 % ETc). V poskus je bila vključena tudi kontrola, kjer ni bilo namakanja. Poimenovanja in opisi obravnavanj so v Preglednici 11. Lego poskusne parcele s posameznim obravnavanjem smo znotraj posamezne ponovitve (bloka) določili naključno. Gomolje smo sadili v gostoti 44.500 gomoljev/ha, kar znese pri medvrstni razdalji 0,75 m razdaljo v vrsti 0,3 m. Kaliber semena je bil 45 - 55. Tehnični opis namakalnega sistema je v prilogi C.4. Preglednica 11: Poimenovanje in opis obravnavanj v poskusu krompirja v Infrastrukturnem centru Jable. Oznaka Način namakanja Pokrivanje ETc (opis) (%) NN nenamakano NKP kapljično polno* 100 NKD kapljično deficitno** 70 NMP mikrorazpršilci polno* 100 NMD mikrorazpršilci deficitno** 70 Opomba: * po napovedi ARSO; ** preračunano v skladu z napovedjo ARSO 55 m p* (4 ГЛ Ponovitev 1 Ponovitev 2 NKD NMD NMP NN NKP NMD NMP NKP NKD NN Ш NKD NMD NMP NN NKP NMD NMP NKP NKD NN Ps M Ф Ponovitev 1 Ponovitev 4 3 NKD NN NKP NMD NMP NMP NKP NN NKD NMD NKD NN NKP NM D NMP NMP NKP NN NKD NMD 2 S 1.5ГЛ UM Srtl 22.5m 2.5ГЛ A Legenda: NMP -namakanje mikrorazpršilci polilo. NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno. NKP - namakanje kapljično polno. NKD - namakanje kapljično deficitno. NN- neiiamakano. Slika 23: Shema zasnove poskusa v nasadu krompirja, Jable. 4.3 MERITVE IN ANALIZE 4.3.1 Količina pridelka Pridelek smo ovrednotili na vseh štirih ponovitvah. Za analizo pridelka smo pobrali vse gomolje po parcelah posameznih obravnavanj. Na obeh vrstah je bilo za vsako obravnavanje najmanj po 18 grmov, zato smo iz vsakega obravnavanja in ponovitve pobrali gomolje 18 grmov in jih shranili v označene vreče. Določili smo maso in število gomoljev po posameznih frakcijah (>65 mm, 45-65 mm, 25-45 mm, <25 mm). Za vsako obravnavanje smo analizirali za obe leti količino tržnega pridelka in strukturo gomoljev. 4.3.2 Kakovost pridelka Za vsako obravnavanje smo analizirali kakovost pridelka in sicer vsebnost suhe snovi v gomoljih za obe leti in za leto 2018 delež razpokanih gomoljev. Določanje vsebnosti suhe snovi v gomoljih temelji na izračunu teže izpodrinjene tekočine na osnovi tehtanja vzorca krompirja nad vodo in v vodi. Za določitev smo uporabili avtomatsko tehtnico firme MEKU, ki po tehtanju z ustreznim algoritmom izračuna vsebnost škroba in suhe snovi v gomoljih krompirja. Gomolji morajo biti pred tehtanjem oprani in osušeni, temperatura vode pa okoli 20 °C. Tehtali smo vzorec teže okoli 5 kg, in sicer gomolje debeline 45-65 mm (ni nujno, da so vsi vzorci popolnoma enake teže, saj je delovno območje tehtnice do 7 kg). Počeni gomolji (razpoke) krompirja so deloma sortna lastnost, deloma pa odziv rastline na »vodni stres«, navadno to pomeni preveč vode oz. neenakomerno razporeditev vode. Razpoke gomoljev štejemo med napake gomoljev. Pokanje lahko nastane zaradi dveh razlogov: ob sušnem stresu se kožica utrdi, nato pa ob dovolj vlage, ko gomolji pričnejo zelo hitro rasti, poči; drugi razlog pa je preprosto tako hitra rast gomoljev, da temu kožica ne more več slediti in poči. 4.3.3 Količina vode za namakanje V poskusu smo spremljali količino porabljene vode za namakanje. Preračun za deficitno namakanje in porabljena voda pri vseh obravnavanjih je predstavljena v Prilogi C.4. Na ARSO smo javljali podatke o poteku fenofaz, ki so pomembne za namakanje, za namen modeliranja VB in prognozo namakanja za polno namakanje s kapljači in mikrorazpršilci za krompir na lokaciji poskusa. Modeliranje VB in namakanja za leti 2017 in 2018 so za krompir predstavljene v prilogi C.5. Primerjali smo modelirano količino vode za namakanje in dejansko porabo vode pri polnem namakanju. 4.3.4 Vsebnost vode v tleh Zaradi omejitve z merilno opremo smo kontinuirane meritve vVV izvajali le na treh ponovitvah. Uporabili smo sonde proizvajalca Eltratec, model MVZ 100, ki delujejo na principu TDR. Na vsakem od obravnavanj sta bili nameščeni po dve sondi (2 x 15), skupaj 30 sond, povezanih na 15 oddajnikov (dve sondi na oddajnik). Sonde so bile vgrajene na globini tal 15 cm, in sicer 29. 6. 2017 ter 29. 5. 2018. Sonde so beležile količino vode na vsakih 30 min. Postopek kalibracije je opisan v poglavju 2.2.5.1. Na podlagi polurnih meritev smo izračunali dnevna povprečja vVV. Grafično smo primerjali povprečno vVV po obravnavanjih določenih glede na tehnični način namakanja in glede na količino namakanja. 4.4 REZULTATI 4.4.1 Količina pridelka krompirja Za vsako obravnavanje smo izračunali količino tržnega pridelka krompirja na hektar (Slika 24). Pri tržnem pridelku krompirja sorte 'KIS Kokra' v letu 2017 (Slika 25) in sorte Savinja v letu 2018 (Slika 26) med obravnavanji ni statistično značilnih razlik. NN NMD NMP NKD NKP KIS Kokra Savinja ♦ * * ♦ ♦ * * * v/ ♦ ♦ * ♦ * ♦ ♦ * . v ♦ ♦ """■-, ♦ ♦ 4. * \ * ♦ \ * ♦ ♦ NN NMD NMP NKD NKP Namakanje Slika 24: Tržni pridelek krompirja glede na način in količino namakanja za sorti 'KIS Kokra' (2017) in Savinja (2018). Črta povezuje povprečja. Legenda: NMP -namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NKP - namakanje kapljično. Slika 25: Povprečni tržni pridelek krompirja 'KIS Kokra' v letu 2017 po obravnavanjih s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja. Legenda: NMP -namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NKP - namakanje kapljično polno, NKD -namakanje kapljično deficitno, NN- nenamakano. Slika 26: Povprečni tržni pridelek krompirja 'KIS Savinja' v letu 2018 po obravnavanjih s pripadajočimi 95 % intervali zaupanja. Legenda: NMP -namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NKP - namakanje kapljično polno, NKD - namakanje kapljično deficitno, NN- nenamakano. Po strukturi je največ gomoljev velikosti 45-65 mm za sorto 'KIS Kokra' v letu 2017 (Slika 27), medtem je bilo pri sorti 'KIS Savinja' v letu 2018 največ gomoljev velikosti > 65 mm in 45-65 mm (Slika 28). Med obravnavanji ni statistično značilnih oblik v strukturi gomoljev. KIS Kokra, 2017 100% 90% 80% E 70% 60% ^ 50% jj 40% o 30% O 20% 10% 0% NN NMD NKD NMP NKP Namakanje ■ > 65 mm ■ 45-65 mm ■ 25-45 mm <25 mm Slika 27: Struktura pridelka krompirja po velikosti gomoljev glede na količino in način namakanja za sorto 'KIS Kokra' (2017). Legenda: NMP -namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NKP - namakanje kapljično polno, NKD - namakanje kapljično deficitno, NN- nenamakano. Savinja, 2018 100% 90% .2, 80% E 70% 60% та v 50% 40% O) o 30% O 20% 10% 0% NN NMD NKD NMP NKP Namakanje ■ > 65 mm ■ 55-65 mm ■ 45-55 mm ■ 35-45 mm ■ 25-35 mm ■ <25 mm Slika 28: Struktura pridelka krompirja po velikosti gomoljev glede na količino in način namakanja za sorto Savinja (2018). Legenda: NMP -namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NKP - namakanje kapljično polno, NKD - namakanje kapljično deficitno, NN- nenamakano. 4.4.2 Kakovost pridelka krompirja Za vsako obravnavanje za obe leti smo izračunali delež suhe snovi v gomoljih (Slika 29 in Slika 30). Med obravnavanji ni statistično značilnih razlik. Najmanjši delež počenih gomoljev v letu 2018 je bil pri nenamakanem obravnavanju (NN). Večji delež počenih gomoljev sta imeli obravnavanji z deficitnim namakanjem, še večji delež pa obravnavanji s polnim namakanjem (Slika 31). KIS Kokra > o !Z tO ™ 1G Z! <Л S NN NMD NMP NKD NKP Namakanje Slika 29: Suha snov v gomoljih krompirja 'KIS Kokra' glede na namakanje, črte povezujejo povprečja po obravnavanjih na lokaciji Jable za leto 2017. Legenda: NMP -namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NKP - namakanje kapljično polno, NKD - namakanje kapljično deficitno, NN- nenamakano. Slika 30:Suha snov v gomoljih krompirja 'KIS Savinja' glede na namakanje, črte povezujejo povprečja po obravnavanjih na lokaciji Jable za leto 2018. Legenda: NMP -namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NKP - namakanje kapljično deficitno, NN- nenamakano. Savinja NN NMD NMP NKD NKP Namakanje Slika 31: Odstotek počenih gomoljev krompirja 'KIS Savinja' po obravnavanjiih, na lokaciji Jable za leto 2018. Legenda: NMP - namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NKP - namakanje kapljično polno, NKD - namakanje kapljično deficitno, NN- nenamakano. 4.4.3 Količina porabljene vode za namakanje Količina porabljene vode za namakanje je bila v letu 2017 pri vseh obravnavanjih, razen pri NMP, nekoliko večja kot v letu 2018 (Slika 32). Pri deficitnem namakanju je bila pričakovano manjša kot pri polnem namakanju. V letu 2017 je bila pri kapljičnem namakanju (polnem in deficitnem) poraba vode večja kot pri mikrorazpršilcih, medtem ko je bilo v letu 2018 obratno. leto H 2017 201 a 1500 NMD NMR NKD NKP Namakanje Slika 32: Poraba vode (m3/ha) v poskusu z različnim načinom in količino namakanja krompirja. Legenda: NMP - namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NKP - namakanje kapljično polno, NKD - namakanje kapljično deficitno. Modeliranje NKP z modelom IRRFIB je v sezoni 2017 predvidelo namakanje z 2932 m3/ha in modeliranje NMP z 2604 m3/ha (Priloga C5). Dejanska poraba vode za namakanje, ki se je zaradi pozne dobave opreme začelo kasneje, kot je predvidel model, je bila pri NKP 1444 m3/ha in pri NMP 1274 m3/ha. Leta 2018 je bilo z modeliranjem za NKP predvidena poraba vode 2525 m3/ha in za NMP 1751 m3/ha (Priloga C.5). Količina porabljene je bila pri NKP 1154 m3/ha in pri NMP 1353 m3/ha. 4.4.4 Vsebnost vode v tleh Dnevna povprečja vVV po obravnavanjih kažejo veliko prostorsko variabilnost vVV znotraj obravnavanj (standardne napake na Slikah 33-36. Nekoliko več vode v tleh je bilo zabeleženo le pri NKP v primerjavi z NKD in NN v letu 2017 (Slika 33) in nekoliko manj vode pri NN v primerjavi z NMP in NMD v istem letu (Slika 34). Merjene VV letu 2017 so večinoma pod PK in kasneje v sezoni tudi pod KT (Sliki 33 in 34). V letu 2018 pa so od sredine julija večinoma nad PK (Sliki 35 in 36). Spremembe merjene vVV brez namakanja pogosto niso v skladu s spremembami modelirane vVV brez namakanja. Slika 33: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v krompirju pri kapljičnemu namakanju v Jablah v letu 2017 s pripadajočo standardno napako (N=3), modelirana vodna bilanca brez namakanja (vol %) in dnevna količina padavin (mm) na meteorološki postaji Letališče Jožeta Pučnika. Legenda: NKP - namakanje kapljično polno, NKD - namakanje kapljično deficitno, NN- nenamakano; PK = poljska kapaciteta, KT = kritična točka vode v tleh za krompir. Slika 34: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v krompirju pri namakanju z mikrorazpršilci v Jablah v letu 2017 s pripadajočo standardno napako (N=3), modelirana vodna bilanca brez namakanja (vol %), simulirana vodna bilanca brez namakanja (vol %), simulirana vodna bilanca pri namakanju z mikrorazpršilci (vol %) in dnevna vsota padavin (mm) na meteorološki postaji Letališče Jožeta Pučnika. Legenda: NMP - namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NN- nenamakano; PK = poljska kapaciteta, KT = kritična točka vode v tleh za krompir. Slika 35: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v krompirju pri kapljičnemu namakanju v Jablah v letu 2018 s pripadajočo standardno napako (N=3), modelirana vodna bilanca brez namakanja (vol %) in dnevna količina padavin (mm) na meteorološki postaji Letališče Jožeta Pučnika. Legenda: NKP - namakanje kapljično polno, NKD - namakanje kapljično deficitno, NN- nenamakano; PK = poljska kapaciteta, KT = kritična točka vode v tleh za krompir. Rdeča puščica označuje enega od deževnih dogodkov, ki je bil zabeležen na meteorološki postaji in je upoštevan v modeliranju vodne bilance, na lokaciji poskusa pa padavine niso bile zaznane. Modri puščici označujeta deževna dogodka, ki so ju zaznale sonde, medtem ko je bilo na meteorološki postaji padavin malo in so le malo vplivale na vodno bilanco tal. Slika 36: Povprečna dnevna volumska vsebnost vode v tleh (kalibrirane vrednosti) (vol %) v krompirju pri namakanju z mikrorazpršilci v Jablah v letu 2017 s pripadajočo standardno napako (N=3), modelirana vodna bilanca brez namakanja (vol %), simulirana vodna bilanca pri namakanju z mikrorazpršilci (vol %) in dnevna vsota padavin (mm) na meteorološki postaji Letališče Jožeta Pučnika. Legenda: NMP - namakanje mikrorazpršilci polno, NMD - namakanje mikrorazpršilci deficitno, NN- nenamakano; PK = poljska kapaciteta, KT = kritična točka vode v tleh za krompir. Rdeča puščica označuje enega od deževnih dogodkov, ki je bil zabeležen na meteorološki postaji in je upoštevan v simulaciji vodne bilance, na lokaciji poskusa pa padavine niso bile zaznane. Modra puščica označuje deževni dogodek, ki so ga zaznale sonde, medtem ko je bilo na meteorološki postaji padavin malo in so le malo vplivale na vodno bilanco tal. 4.5 KOMENTAR REZULTATOV Z namakanjem smo začeli 14. 06. 2017, sicer nekoliko pozno glede na potrebe, vendar so bile težave z dobavo opreme. Do 21. 06. 2017 smo namakali s količinami glede na podatke za ETo za meteorološko postajo Letališče Jožeta Pučnika. Nadalje pa po podatkih, ki smo jih dobili iz ARSO za posamezen dan in način namakanja - razpršilci in kapljično namakanje. V letu 2018 smo začeli z namakanjem krompirja 2. 6. 2018. Namakali smo do 9. 8. 2018. Osvežena modelna napoved ARSO je bila dostopna okrog 11. ure dopoldne. Glede na to napoved smo namakali priporočene količine naslednje jutro ob 7. uri. Pri deficitnem namakanju smo upoštevali 70 % priporočene normalne količine vode za namakanje. Namakali smo zjutraj zaradi večje učinkovitosti namakanja (manjše izhlapevanje) in zaradi krajše izpostavljenosti krompirja ugodnim razmeram za širitev krompirjeve plesni. Povprečen pridelek krompirja na poskusu je bil v 2017 (sorta 'KIS Kokra') 47,8 ± 1,3 t/ha in 2018 (sorta 'KIS Savinja') 33,2 ± 1,6 t/ha. V obeh letih je bil pridelek s poskusa nad slovenskim povprečjem, ki je npr. 24,8 t/ha za leto 2009 (SURS, 2009) in 26,6 t/ha pričakovan pridelek za leto 2018 (Pridelek..., 2019). Način in količina namakanja proti pričakovanjem nista imela vpliva na količino in kakovost pridelka. Predvidevamo, da bi se pričakovane razlike pokazale v letih z manj padavinami. Leta 2017 je bila dejanska poraba vode za namakanje pri NKP in NMP 49 % modelirane, 2018 pa 46 % pri NKP in 77 % pri NMP od modelirane, a je bilo vseeno preveč za optimalno rast krompirja. Napoved ARSO je včasih predvidela namakanje, četudi so bila tla v nasadu zasičena z vodo in tedaj namakanje ni bilo izvedeno. Kot je sezono opisal Dolničar (2018), so bile pridelovalne razmere za krompir težke, saj je bil dež zelo pogost in je namakanje negativno vplivalo na kakovost pridelka. Polno namakani krompir je imel večji delež počenih gomoljev kor deficitno namakani. Najmanjši delež počenih gomoljev v letu 2018 je bil pri nenamakanemu krompirju. Nekaj razlike med napovedano in dejansko porabljeno vodo gre tudi na račun obdobja modeliranja, ki je praviloma daljše, kot obdobje dejanskega namakanja. Razkorak med modeliranjem in prakso je v začetku sezone, ko v praksi postavijo namakalno opremo šele po oblikovanju grebenov, model pa računa VB od saditve naprej. Ob koncu rastne sezone krompirja je v tehnologijo pridelave krompirja mnogokje vključena desikacija cime, po kateri namakanje krompirja ni več smiselno. Krompir ostane v zemlji do izkopa, ki pa je lahko časovno zamaknjen tudi dva meseca. Na Jablah so 2017 opravili desikacijo 16. 8. in krompir izkopali 18. 10. V 2018 je bila desikacija 10. 8. in izkop 2018. Model se je ravnal po fenofazi »izkop gomoljev« in to je še dodatno prineslo k povečanju razlike med modeliranim in izvedenim namakanjem. Smiselno bi bilo vključiti v seznam fenofaz pri krompirju tudi desikacijo, kot eno od njih in se z njo napoved namakanja krompirja konča. Pri kapljičnemu namakanju po sedanji doktrini namakanja, ki je v skladu tudi z ARSO simulacijami, vzdržujemo vVV na meji PK, kar pomeni, da morebitni dež preseže PK in iz tal odteče oz. padavine niso izkoriščene, kot so lahko pri namakanju z (mikro)razpršilci, kadar so nameščeni nad rastlinami. V slednjem primeru počakamo, da vVV pade do KT in šele tedaj namakamo. V vmesnem času nam namakanje lahko nadomesti tudi morebitni dež. Zaradi tega je lahko poraba vode (modelirana ali dejanska) pri kapljičnem namakanju večja kot pri (mikro)razpršilcih. Razlika je zelo odvisna od količine in razporeditve padavin in je ni mogoče predvideti v naprej. Vendar pa so izgube vode pri kapljičnem namakanju manjše in zato govorimo o kapljičnem namakanju kot bolj učinkovitemu glede porabe vode in energije. Z vzdrževanjem vVV bližje KT pa lahko tudi pri kapljičnem sistemu bolje izkoristimo deževne dogodke in porabimo manj vode za namakanje, vendar to zahteva intenzivno vodenje namakanja z največ potrebnimi vhodnimi informacijami in z možnostjo vnašanja trenutne vVV v model za izračun VB. Dolničar (2018) ugotavlja v letu tudi močan pojav krompirjeve plesni zaradi visoke zračne vlage, kar je vplivalo na pridelek krompirja. To je verjetno tudi eden od vzrokov, da nismo ugotovili statistično značilnih razlik v količini pridelka krompirja, ki je bil namakan kapljično ali z mikrorazpršilci. Po pričakovanju bi bil v normalnih vremenskih razmerah krompir namakan s kapljičnim namakalnim sistemom manj podvržen okužbi krompirjeve plesni in bi bil pridelek potencialno večji. V razmerah 2018 sta bili okužbi izpostavljeni obe vrsti obravnavanj. Opazen je tudi velik razkorak v količini padavin zabeleženih na sicer najbližji meteorološki postaji na Letališču Jožeta Pučnika in na mikrolokaciji poskusa (označeni primeri na Slikah 4.15 in 4.16). V praksi je bila pogosto situacija, da so bila v posameznem obdobju ob močnih lokalnih padavinah na poskusni lokaciji tla nasičena z vodo, kljub temu, da smo do neke mere ob napovedi modela upoštevali tudi dejanske vodne razmere na poskusu. V našem poskusu, ki je potekal na teksturno težjih tleh (delež gline nad 20 %; Priloga C.2) v obravnavanih letih, ko je bilo relativno veliko padavin, nismo mogli dokazali pozitivnih učinkov namakanja, enako kot so to ugotovili že nekateri drugi avtorji (Demmel in sod., 2014; Müller in sod., 2011). Pri deležu gline v tleh nad 20 %, poleg ostalega, predstavljajo izziv tudi meritve vVV. Sonde, ki delujejo po principu TDR so občutljive na vsebnost gline in nad omenjeno mejo večina njih meri manj točno (Gong in sod., 2003) kar je tudi eden od vzrokov za veliko prostorsko variabilnost merjene vVV. Drugi vzroki so lahko še dejanska variabilnost vVV, ki ni bila predmet študije v projektu TriN in kakovost uporabljenih sond, ki bi zaradi manjše tehnološke napake potrebovale individualno kalibracijo (torej kalibracija vsake sonde na konkretna tla) in ne le kalibracija tipa/modela sonde, ki smo jo za te sonde izvedli v projektu TriN. Z negotovostjo v podatkih je povezan tudi način določanja PK, ki je bila tudi v primeru lokacije Jable določena v laboratoriju iz krivulje VZL tal, kjer arbitrarno privzamemo količino vode pri matričnem potencialu -330 kPa. Druga možnost določanja PK je iz meritev na terenu, ki praviloma daje bolj točne rezultate in bi se razlike med merjenimi in modeliranimi vrednostmi količine vode v tleh predvidoma zmanjšale ter s tem izboljšala simulacija vodne bilance tal in posledično napoved namakanja. 4.6 SKLEPI V poskusu z namakanjem krompirja na meljasti ilovici v letih 2017 in 2018 zaradi relativno veliko padavin, še posebej v letu 2018, nismo mogli potrditi pozitivnega učinka namakanja na pridelek krompirja. Zaradi obilice padavin je imelo namakanje negativen vpliv na kakovost pridelka. Pri polno namakanem krompirju je bil delež počenih gomoljev največji v primerjavi z deficitno namakanim in z nenamakanim, kjer je bil delež počenih gomoljev najmanjši. Četudi se je dejansko namakalo le od 46 do 77 % modelirane količine vode, je voda v tleh na poskusu zastajala, kar je slabo vplivalo na rast in razvoj rastline in oblikovanje pridelka. Tudi pri krompirju je bil opažen razkorak v količini padavin, zabeleženih na sicer najbližji meteorološki postaji na Letališču Jožeta Pučnika, in na mikrolokaciji poskusa v Jablah. Razlike so botrovale razlikam med merjeno in modelirano vVV, na podlagi katere je bila izdana napoved namakanja. Modeliranje VB je, zaradi različnih vzrokov, precenilo potrebo po namakanju krompirja v 2017 in 2018 na poskusnem polju KIS v Jablah. V seznam fenofaz pri krompirju bi bilo smiselno vključiti tudi desikacijo cime, s katero naj se napoved namakanja krompirja konča, četudi gomolji ostanejo še v zemlji do kasnejšega izkopa. Meritve vVV pri poskusu s krompirjem so pokazale potrebo po dvigu kakovosti vhodnih podatkov za modeliranje VB v tleh za izboljšanje napovedi namakanja in sicer: (a) z določitvijo PK z meritvami na terenu in TV gravimetrično ter (b) z možnostjo vnosa popravkov vVV v model. S slednjim se izognemo šibki točki modeliranja namakanja, ki je povezana: (a) z (ne)zaznavanjem dežja na obravnavani lokaciji in (b) kljub sprotnemu vnosu aktualnih fenofaz rastline, z nepoznavanjem dejanskega stanja rastlinskega pokrova, ki vpliva na porabo vode. Prav tako je potrebno več pozornosti posvetiti kalibraciji uporabljenih sond, še posebej če je v tleh več skeleta ali gline, kot je bilo slednje primer na lokaciji poskusa v Jablah. 4.7 VIRI KROMPIR Arends P., Kus M., 1999. Nasveti za pridelovanje krompiraj v Sloveniji. Mercator - KŽK Kmetijstvo Kranj, Kranj, 242 st. Banik P., Zeng W., Tai H., Bizimungu B., Tanino K. 2016. Effects of drought acclimation on drought stress resistance in potato (Solanum tuberosum L.) genotypes. Environmental and Experimental Botany, 126, pp.76-89. Available at: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0098847216300089 (Accessed June 12, 2017). Cvejić R., Tratnik M., Pintar M., 2013. Raba velikih namakalnih sistemov ter potrebe po celostnih posodobitvah. In Mišičev vodarski dan 2013. p. 9. Demmel M., Kupke S., Brandhuber R., Blumental B., Marx M., Kellermann A., Mueller M.. 2014. Drip irrigation for potatoes in rain fed agriculture - evaluation of drip tape/drip line positions and irrigation control strategies. Proceedings International Conference of Agricultural Engineering, Zurich, 06-10.07.2014. http://www.geyseco.es/geystiona/adjs/comunicaciones/304/C01740001.pdf (23. jan. 2019) Dolničar P. 2018. Pridelovanje krompirja v Sloveniji v letu 2018. Kmečki glas, 4. jul. 2018, letn. 75, št. 27: 10 str. Fandika I.R., Kemp P. D., Millner J. P., Home D., Roskruge N. 2016. Irrigation and nitrogen effects on tuber yield and water use efficiency of heritage and modern potato cultivars. Agricultural Water Management, 170: 148-157. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S037837741530144X (12. jun. 2017) Gong Y., Cao Q., Sun Z. 2003. The effects of soil bulk density, clay content and temperature on soil water content measurement using time-domain reflectometry. Hydrological Processes, 17: 3601-3614 Lahlou O., Ouattar S., Ledent J. F. 2003. The effect of drought and cultivar on growth parameters, yield, and yield components of poato. Agronomie, 23, pp.257-268. Liao X., Su Z., Liu G., Zotarelli L., Cui Y., Snodgrass C. 2016. Impact of soil moisture and temperature on potato production using seepage and center pivot irrigation. Agricultural Water Management, 165: 230-236. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378377415301426 (12. jun. 2017). Müller R. M., Kirchmeier H., Demmel M., Marx M., Brandhuber R., Kellermann A. 2011. Mit Tropfbewässerung Ertrag und Qualität im Kartoffelbau sichern. Klimaänderung in Bayern. Antworten des Pflanzenbaus, LfL - Jahrestagung 9. Kulturlandschaftstag am 19.10.2011 in Freising-Weihenstephan, Schriftenreihe der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft 6 2011. Str: 57 - 68 https://www.lfl.bavem.de/mam/cms07/publikationen/daten/schriftenreihe/p 42764.pdf#page=57 Pridelek zgodnjih posevkov in zgodnjega sadja ter pričakovani pridelek pomembnejših poznih posevkov, Slovenija, 2018 https://www.stat.si/StatWeb/News/Index/7668 (7. 2. 2019= Quiroz R., Chujoy E., Mares V. 2012. Crop yield response to water. FAO Irrigation and drainage paper 66. P. Steduto et al., eds., Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). http://www.fao.org/docrep/016/i2800e/i2800e.pdf (21. jan. 2019) Statistični urad RS (SURS). 2009. Potato production in Slovenia Yang K., Wang F., Shock C. C., Kang S., Huo Z., Song N., Ma D. 2017. Potato performance as influenced by the proportion of wetted soil volume and nitrogen. Agricultural Water Management, 179: 260-270 5 ČEŠNJA 5.1 PREGLED LITERATURE 5.1.1 Značilnosti rastline Češnja (Prunus avium L.) je sadna drevesasta vrsta, katere sočni plodovi v Sloveniji dozorijo med prvimi. V Sloveniji je češnja razširjena že od nekdaj (Smole, 2000). Ustrezajo ji zračne sadjarske lege in odcedna srednje težka tla. Zastajanja vode češnja ne prenaša (Štampar in sod., 2014). Enakomerna oskrba z vodo skozi celotno rastno dobo omogoča primerno rast dreves, manjše pokanje plodov, primerni cvetni nastavek in rezervo hranilnih snovi za prihodnjo sezono. Pridelava češnje je mogoča na območjih z letno količino padavin vsaj 600 - 700 mm, v kolikor so le-te enakomerno razporejene in da jih je vsaj dve tretjini v rastni dobi. Češnjevo drevo je sestavljeno iz podlage, ki tvori korenine in del debla, ter iz sorte, ki tvori del debla in krošnjo. Potrebe češnje glede vode so odvisne od sorte (večja potreba pri poznih sortah), podlage (večja potreba pri šibkih podlagah), starosti rastline, količine pridelka, fenofaze (največja v času intenzivne vegetativne rasti in razvoja plodičev), VZL tal, temperature zraka in zemljišča (Milatović in sod., 2015). Na Primorskem prevladuje podlaga sejanec češnje, v ostalih delih Slovenije pa podlaga Gisela 5. Generalna ugotovitev mnogih raziskav je, da je ekonomsko učinkovita pridelava češnje možna le z intenzifikacijo pridelave na majhnih drevesih v gostih nasadih ob primerni tehnologiji pridelave (Koumanov in sod., 2018). Uporaba podlag z značilnim zmanjšanjem velikosti drevesa (šibke podlage, kot npr. podlaga Gisela 5) se povečuje zaradi hitrejšega vstopa v rodnost ter ekonomsko učinkovitejše tehnologije pridelave, razumevanje potreb takih dreves po vodi (v povezavi tudi s prehrano rastline) pa je pomanjkljivo. Primeren vodni režim in mineralna prehrana dreves sta ključna za intenzivno pridelavo češenj (Koumanov in sod., 2018). Rastna doba traja približno 7,5 mesecev (od začetka aprila do začetka novembra); okvirno 230 dni. Fenofaze (okvirno obdobje v letu, okvirno št. dni za posamezno fenofazo) so odvisne od sorte, nastop in dolžina fenofaze pa je odvisna od sorte, podlage in vremenskih razmer. Nastop fenofaz po BBCH (Meier, 2001), ki so pomembne pri namakanju češnje in je v njih rastlina lahko tudi različno občutljiva na sušo, je za sorto 'Regina', ki je bila v projektu TriN vključena v poskus, prikazan v Preglednici 12. Globina korenin pri češnjah ni odvisna od fenofaze, temveč predvsem od izbrane podlage. Pri podlagah Gisela 3, Gisela 5 in Weiroot 72 je glavnina korenin na globini od 20 do 30 cm, od 20 do 40 in od 30 do 50 cm. Preglednica 12: Fenofaze za češnje sorte 'Regina' v letu 2017 in 2018 na lokaciji Sadjarskega centra Bilje. Fenofaza Datum nastopa fenofaze Občutljivost na sušo Številka BBCH Opis v letu 2017 v letu 2018 1 660 začetek cvetenja 06. 04. 15. 04. velika 2 110 prvi listi 08. 04. 18. 04. velika 3 665 polno cvetenje 11. 04. 18. 04. velika 4 696 konec cvetenja 18. 04. 27. 04. velika 5 881 začetek zorenja 05. 06. 05. 06. velika 6 887 obiranje 13. 06. 15. 06. velika 7 920 jesensko rumenenje 28. 10. 30. 10. majhna 8 930 odpadanje listja 09. 11. 11. 11. majhna 5.1.1.1 Občutljivost češnje na pomanjkanje vode Primerna oskrba z vodo je pri češnji pomembna med cvetenjem in v obdobju razvoja plodov, kakor tudi v poobiralnem obdobju, v katerem poteka diferenciacija, razvoj rodnih brstov za prihodnjo sezono (Predieri in sod., 2003). Češnje so na pomanjkanje vode še posebej občutljive od fenofaze brstenja do fenofaze zorenja (Preglednica 12). Posledice pomanjkanja vode med razvojem plodov se kažejo v slabši kakovosti plodov in manjšem prirastu poganjkov. Primerna oskrba z vodo tudi po obiranju omogoča dobro kondicijo drevesa, ki je potrebna za rodnost v prihodnjem letu (diferenciacija, dozorevanje lesa, zaloge hranil). Občutljivost na sušo značilno določa podlaga. V splošnem velja, da drevesa češenj, cepljena na bujne podlage, pomanjkanje vode v tleh bolje prenašajo kot drevesa na šibkejših podlagah zaradi globljega in obširnejšega koreninskega spleta (Gonqalves in sod., 2003). Poznamo pa tudi bujne podlage, za katere vemo, da so za sušo občutljive (npr. sejanec češnje). Češnje na šibkih podlagah so za sušo občutljive. Podobno so ugotovili Neilsen in sod. (2016) pri sorti 'Skeena' na podlagah Gisela 3, Gisela 5 in Gisela 6. Najšibkejša podlaga Gisela 3 je imela konstantno nižji vodni potencial kot najbujnejša Gisela 6 vse do obiranja plodov. Vpliv namakanja od sredine aprila do sredine avgusta na vegetativno rast različnih sort in podlag so proučevali na Češkem. Ob namakanju so najbujneje rastla drevesa na podlagi sejanec češnje, sledili pa sta podlagi PHL-C in Gisela 5. Drevesa na podlagi Gisela 5, ki so bila namakana, so rastla podobno kot nenamakana drevesa na bujnejši podlagi PHL-C (Blazkova in Hlusickova, 2008). V Bolgariji so proučevali vpliv namakanja na vegetativno rast, pridelek in kakovost plodov sort 'Burlat', 'Regina' in 'Bing' na podlagah Gisela 5, GM 61/1, GM 79 in GM 9 v 6-letnem obdobju po sajenju. Drevesa so bila namakana z 100 % ali 50 % ET. Volumen dreves in površina preseka debla sta bila značilno manjša pri drevesih, ki so dobila manj vode. Na namakanje so se najbolj odzvala drevesa na podlagah Gisela 5 in GM 79. Kumulativni pridelek je bil največji pri drevesih na podlagi Gisela 5, vendar le pri drevesih, namakanih s 100 % ET (Gospodinova in Kolev, 2013). DZ, pri katerem rastlina začuti stres, je 0,5, kritično znižanje matričnega potenciala je -0.5 MPa (Livellara in sod., 2011). Optimalna vVV za češnjo je 60-80 % PK, 60 % PK pa dovoljena minimalna VV za pridelavo češenj (Milatović in sod., 2015), kar okvirno ustreza DZ 0,5. 5.1.2 Prevladujoče tehnologije namakanja češnje v Sloveniji Intenzivnih nasadov češenj je po podatkih MKGP v začetku leta 2018 bilo v Sloveniji 192 ha. Indeks rasti površine nasadov v Sloveniji je glede na leto 2009, ko je bilo 120 ha nasadov češenj, 160. V Sloveniji je bilo v letu 2015 urejenih z namakalnim sistemom le 14 % nasadov češenj. Češnja se v svetu in pri nas tradicionalno prideluje brez namakanja (vir vode je izključno padavinska voda) ali z namakanjem. Najpogostejša oblika namakanja pri češnji je nadomeščanj e vode ob pomanjkanju padavin. Pridelovalci se poslužujejo različnih načinov, prevladuje kapljično namakanje. Poskus v SC Bilje na breskvi (Kavčič, 2005) je pokazal, da mikrooroševanje spodbudi enakomerno rast močnih in obraščenih korenin v krogu. Kapljično namakanje pogojuje slabšo rast korenin, razvijejo se pretežno v smeri vrste. V okviru projekta CRP V4-1409 Tehnologije pridelave hrušk in češenj so v letih 2015 in 2016 pri sorti 'Regina' na podlagi Weiroot 72 primerjali obravnavanji mikrooroševanje in kapljično namakanje z nenamakano kontrolo. Potrebe po namakanju so določali na ARSO. Mikrooroševanje in kapljično namakanje sta bila po količini in kakovosti pridelka enakovredna (pridelek/drevo, pridelek/ha, vsebnost topnih snovi in skupnih kislin). Pridelek dreves v kontroli (nenamakano) je bil v sušnem letu 2015 slabše kakovosti (manjša masa plodov), drevesa so, razen v padavinsko optimalnih letih, utrpela bolj ali manj izrazit vodni stres (Unuk in sod., 2017). 5.2 MATERIALI IN METODE DELA 5.2.1 Opis lokacije SC Bilje se nahaja 10 km južno od Nove Gorice med krajema Bilje in Orehovlje ob križišču Križ Cijan (45°53'44,79''N, 13°37'22,2''E). Poskusna parcela leži v nasadu SC Bilje, sredi Biljensko-orehovskega polja na nadmorski višini 55 m, le streljaj stran od reke Vipave. Tla v poskusnem nasadu so evtrična rjava tla na aluvialno-deluvialnem nanosu, tipična, srednje globoka tla na peščeno prodnatih nanosih rek. So srednje težka do težka, z naraščajočim deležem skeleta v globino, odcedna, s pH 7,0 in 1,7 % organske snovi. Površina poskusa (7., 8. in 9. vrsta dreves) je bila 382 m2. PK, 31,5 vol %, in TV, 18,5 vol %, sta bili določeni iz krivulje VZL tal na območju poskusa (Priloga D.2). Podnebje lokacije Bilje je vlažno in zmerno toplo, z enakomerno razporeditvijo padavin skozi vse leto in dvema padavinskima viškoma (spomladi, jeseni). Povprečna letna količina padavin je 1423 mm, povprečna letna T pa 11,8 °C. Vsota padavin za obdobje maj-avgust za leti 2017 in 2018 je nekoliko manjša (342 in 327 mm) kot za povprečje let 1971-2000, ki je 482 mm (Priloga D.3). 5.2.2 Zasnova poskusa Poskus je bil izveden v nepopolni bločni zasnovi (Priloga A.3, Slika 37). Postavljen je bil na drevesih sorte češnje 'Regina', cepljenih na 3 podlagah (Gisela 3, Gisela 5 in Weiroot 72), ki se namakajo v 2 režimih namakanja: (1) drevesa, vključena v obravnavanje ARSO (8 in 9. vrsta), se namakajo po napovedih ARSO; (2) pri drevesih, vključenih v obravnavanje samodejno namakanje (vrsta 7), je bilo namakanje avtomatsko, na podlagi zmanjšane količine vode v tleh, kot je bilo zaznati z meritvami VV. Poimenovanje in opis obravnavanj je v Preglednici 13. Tehnični opis namakalnega sistema je v prilogi D.4. Preglednica 13: Poimenovanje in opis obravnavanj v poskusu hmelja na poskusnem polju Inštituta za hmeljarstvo in pivovarstvo Žalec. Oznaka Način namakanja Pokrivanje ETc Podlaga Opomba opis (%) G3_ARSO mikrorazpršilci polno 100 Gisela 3 po napovedi ARSO G5_ARSO mikrorazpršilci polno 100 Gisela 3 po napovedi ARSO W72_ARSO mikrorazpršilci polno 100 Weiroot 72 po napovedi ARSO G3_samodejno mikrorazpršilci polno 100 Gisela 3 samodejni vklop* G5_samodejno mikrorazpršilci polno 100 Gisela 5 samodejni vklop* W72_samodejno mikrorazpršilci polno 100 Weiroot 72 samodejni vklop* Opomba: *samodejni vklop je bil v skladu z volumsko vsebnostjo vode v tleh J Gisela 5 B«o ooiii 2,0 m ARSO (19) (18) (17) (16) (15) (14) (13) (12) (11) 2,5 m ___32,6 m 0. W 72 Gisela 3 W 72 ##00 o ### o o o # ARSO J 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 (16) (15) (14) (13) (12) (11) (10) (9) (8) (7) (6) (5) (4) (3) (2) (1) □ Gisela 5 W 72 Gisela 3 SAMODEJNO It o o 0 ® 0 o o M 0 e • 0 O t O • (ВД 2 (15) 3 (14) 4 (13) 5 (12) 6 (11) 7 (10) r (9) 9 (8) 10 (7) 11 (6) 12 (5) 13 (4) 14 (3) 15 (2) 1)6 (D 17 oznaka drevo Marina Q sap flow (16) (oznaka na drevesu) I logger 35,6 m cesta ograja solarne celice drevo, opremljeno s sondami drevo brez meritevvode v tleh Slika 37: Zasnova poskusa v nasadu češnje, Bilje. S (•J 32 pico trime probes 36 pico trime probes 5.3 MERITVE IN ANALIZE 5.3.1 Količina in kakovost pridelka ter vegetativna rast Vzporedno z merjenjem količine pridelka na poskusu je potekalo merjenje premera debla, dimenzije krošnje (višina, širina in globina), površina listov (vzorec 20 listov/drevo), štetje listov/drevo, meritve zunanjih in notranjih lastnosti plodov listov (vzorec 20 plodov/drevo). 5.3.2 Količina vode za namakanje V času poteka poskusa smo merili porabo vode za namakanje (Priloga D.4). Na ARSO smo javljali podatke o poteku fenofaz, ki so pomembne za namakanje, da so modelirali VB za namakanje z mikrorazpršilci, nameščenimi pod krošnjami dreves češnjo, na lokaciji SC Bilje in dali prognozo namakanja. Modelirana VB in namakanje za leti 2017 in 2018 sta za češnjo predstavljeni v prilogi D.5. Primerjali smo modelirano količino vode za namakanje in dejansko porabo vode pri ARSO in samodejnem namakanju. 5.3.3 Vsebnost vode v tleh VV smo merili s pomočjo TDR Trime sond model Pico 32. Ob vsakem drevesu so bile v tleh 4 sonde, po dve na globini 20 in 50 cm. V obeh globinah po ena sonda v vrsti dreves in ena v smeri medvrstnega prostora. Za poskus v okviru projekta TriN so bile relevantne le sonde v vrsti. V vrsti s samodejnim namakanjem smo postavili 36 sond, v vrsti z namakanjem po napovedi ARSO pa 32, ki so merile VV vsakih 30 min. Podatki so se shranjevali v dva shranjevalnika podatkov v nasadu. Vsa potrebna namakalna in merilna oprema je bila postavljena v letu 2015. Poskus se je začel 2016 in je trajal do konca leta 2018, dve poskusni leti. Po končanem poskusu smo sonde izkopali in v laboratoriju za vsako na neporušenih talnih vzorcih iz Bilj opravili primerjavo med merjeno in gravimetrično določeno vVV (poglavje 2.2.5.2), da smo dobili kalibracijske premice. Meritve vVV s poskusa smo potem kalibrirali na podlagi kalibracij ske premice posamezne sonde, nato smo na podlagi polurnih meritev izračunali dnevna povprečja vVV. Grafično smo primerjali povprečno vVV po obravnavanjih določenih glede na tehnični način namakanja in glede na količino namakanja. 5.4 REZULTATI 5.4.1 Količina in kakovost pridelka češnje 5.4.1.1 Tržni pridelek češenj V letu 2018 smo po pozebi v letu 2017, ki je uničila pridelek v prvem poskusnem letu, lahko spremljali in ovrednotili pridelek češenj v poskusu. Med obravnavanji namakanja v poskusu ni bilo statistično značilnih razlik glede količine tržnega pridelka češenj. Podlaga je bila pomembnejši dejavnik od načina namakanja, saj smo ugotovili razlike le med podlagami. Pridelek na podlagi Weiroot 72 je bil večji kot na podlagi Gisela 5, ni pa se razlikoval od podlage Gisela 3 (Slika 38). 2018 ARSO samodejno o > 2 ~!Ž t« Gisela 3 Gisela 5 Weiroot 72 ♦ ♦ ♦ ♦ ♦ ♦ ____ ___----■ ♦ ♦ ф ♦ ♦ ♦ ♦ ♦ + ♦ ♦ T-T ARSO samodejno T-T ARSO samodejno Namakanje Slika 38:Tržni pridelek češenj v letu 2018 glede na podlago in način namakanja v 2018. 5.4.1.2 Masa plodov Ugotovili smo le značilen vpliv podlage. Namakanje na maso plodov ni imelo vpliva. Plodovi z dreves na podlagah Gisela 5 in Weiroot 72 so bili značilno večji kot plodovi z dreves na podlagi Gisela 3. Samodejno namakanje ni zmanjšalo mase plodov z dreves na podlagah Gisela 3 in Weiroot 72 (Slika 39). 2018 ARSO samodejno (C _o Q_ (C 14 13 - 12 11 - 10 - 9 - Gisela 3 Gisela 5 Weiroot 72 + * + ^^ * ♦ * * * * ♦ + * ♦ + * ARSO samodejno ARSO samodejno Namakanje Slika 39:Povprečna masa ploda v letu 2018 glede na podlago in način namakanja v 2018. 5.4.2 Kakovost pridelka češnje O okusu plodov lahko sklepamo iz razmerja med suho snovjo in kislinami. Večja vrednost tega razmerja pomeni bolj ši okus plodov. Kakovost pridelka v letu 2017 zaradi pozebe ni bila ovrednotena. Namakanje 2018 ni imelo vpliva na razmerje, značilen je bil le vpliv podlage (Slika 40). Največje razmerje je bilo pri plodovih češenj z dreves na podlagi Gisela 3, značilno pa se je razlikovalo le od plodov Weiroot 72. Plodovi Gisela 3 so imeli več suhe snovi in manj kislin, plodovi z dreves na podlagi Weiroot 72 pa so imeli manj suhe snovi ob večji vsebnosti kislin. Ugotovili smo le značilen vpliv podlage, ki verjetno vpliva na proces dozorevanja plodov. Znano je, da plodovi na različnih podlagah dozorevajo različno. Iz podatkov lahko sklepamo, da so bili plodovi na podlagi Gisela 3 ob obiranju nekoliko bolj zreli kot plodovi na podlagi Weiroot 72. 2018 ARSO samodejno ® 2.2 Gisela 3 Gisela 5 Weiroot 72 ♦ "'-.t * * * * ^— ♦ * ♦ * ARSO samodejno Namakanje ARSO samodejno Slika 40: Razmerje med suho snovjo in kislinami glede na podlago in način namakanja v 2018. 5.4.3 Vegetativna rast 5.4.3.1 Velikost lista Pri površini lista namakanje ni imelo značilnega vpliva. Statistično značilne razlike so le med različnimi podlagami. Gisela 3 ima manjšo površino lista od ostalih dveh podlag, med katerima ni značilne razlike (Slika 41). Ob manjšem volumnu krošnje in manj razvejanem koreninskem sistemu ima sorta 'Regina', cepljena na podlago Gisela 3 tudi značilno manjši list, njena šibkost oziroma manjša bujnost se kaže v vseh spremljanih vegetativnih parametrih. Manj dodane vode pri obravnavanju samodejnega namakanja ni zmanjšalo velikosti lista pri podlagah Gisela 3 in Weiroot 72. ARSO samodejno 8000 - ■I 7000 - != E, Б000 - 5000 - CD (И m !_ — >(Л n 'a — < ) SJ_ — m < d) s_ 8000 - > O 7000 - LL 6000 - 5000 - Weiroot 72 Weiroot 72 2017 201S t * ♦ Gisela 5 Gisela 5 2017 2018 * + Gisela 3 Gisela 3 2017 201S ♦ _ «-* ♦ t-r ARSO samodejna 8000 7000 6000 5000 Namakanje Slika 41: Povprečna površina lista glede na podlago in način namakanja v letih 2017 in 2018. 5.4.3.2 Površina vseh listov drevesa Površina vseh listov na drevesu se glede na način namakanja ne razlikuje (Slika 42). Velike razlike v površini listne površine drevesa so bile med drevesi na različnih podlagah. V tem primeru se posredno skozi manjšo bujnost dreves, manjšo prostornino krošnje in razlik v površini lista izrazi tudi skupna listna površina dreves. Že s prostim očesom so namreč vidne in očitne razlike med drevesi na treh različnih podlagah. Po podatkih iz poskusa si od manj bujne do bolj bujne (od manjšega do večjega drevesa) sledijo Gisela 3, Gisela 5 in Weiroot 72. V literaturi več avtorjev po bujnosti enači podlagi Gisela 5 in Weiroot 72, ali celo navaja, da je slednja manj bujna od podlage Gisela 5 in primerljiva s podlago Gisela 3. V našem primeru ni tako, podlaga Weiroot 72 se je izkazala za najbolj bujno izmed treh v poskusu. Manjša količina dodane vode v obravnavanju samodejnega namakanja ni imelo vpliva na listno površino drevesa pri podlagah Gisela 3 in Weiroot 72 (Slika 43). Gisela 5 Podlaga Slika 42: Povprečna listna površina drevesa glede na podlago. arso samodejno 40 30 20 10 lira d sn_ > o CL (D SZ Cl > O O. 40 30 20 10 Weiroot 72 Weiroot 72 2017 201S ♦ _^ ф Gisela 5 Gisela 5 2017 201S + + * i-1 Gisela 3 Gisela 3 2017 2018 + * ARSO samodejno Namakanje 40 30 20 10 Slika 43: Površina vseh listov drevesa glede na podlago in način namakanja v letih 2017 in 2018. 5.4.3.3 Dolžina prirasta poganjkov Prirast poganjkov je bil odvisen le od podlage (Slika 44). Največji prirast poganjkov je bil na podlagi Weiroot 72, najmanjši pa pri drevesih, ki so na podlagi Gisela 3. Samodejno namakanje ni zmanjšalo prirasta poganjkov pri podlagah Gisela 3 in Weiroot 72. ARSO samodejno 10000 8000 6000 4000 2000 o. (C 2000 ^m) 0 0 0 0 0 0 Skupaj pesek (53-2000 ^m) 2,2 2,7 2,2 2,6 2,5 2,7 Grob melj (20-53 ^m) 17,6 15,6 16,9 16,0 11,5 10,3 Fini melj (2-20 ^m) 35,7 33,2 34,7 36,4 36,6 37,6 Glina (<2 ^m) 44,5 48,5 46,2 45,0 49,4 49,5 pH (voda) 8,1 8,25 8,4 8,0 8,1 8,3 Nagib sredina vrste Globina tal (cm) 0-5 5-15- 15-30 0-5 5-15- 15-30 Prod in kamen (> 2000 ^m) 0 0 0 0 0 0 Skupaj pesek (53-2000 ^m) 2,1 1,8 1,8 2,3 2,0 4,9 Grob melj (20-53 ^m) 26 15,4 17,7 19,0 19,0 28,2 Fini melj (2-20 ^m) 26,2 33,7 30,3 30,9 28,7 21,6 Glina (<2 ^m) 45,7 49,1 50,3 47,8 50,4 45,3 pH (voda) 8,2 8,2 8,2 8,1 8,1 8,1 Nagib padajoči del vrste Globina tal (cm) 0-5 5-15- 15-30 0-5 5-15- 15-30 Prod in kamen (> 2000 ^m) 0 1,2 10,1 1 0 0 Skupaj pesek (53-2000 ^m) 3,0 2,6 3,7 3,3 3,2 1,8 Grob melj (20-53 ^m) 15,4 14,4 16,6 16,5 17,7 27,7 Fini melj (2-20 ^m) 33,4 36,1 32,1 32,9 32,3 28,4 Glina (<2 ^m) 48,2 46,9 47,7 47,3 46,7 42,1 pH (voda) 8,2 8,2 8,0 8,0 8,1 8,1 -Dl -D2 -D3 -D4 -D5 D6 -D 7 -POVP ---PK TV 0 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 PF Slika G.2.1: Krivulje vodnozadrževalnih lastnosti tal v nasadu jablan v Sadjarskem centru Gačnik z označeno poljsko kapaciteto (PK) in točko venenja (TV) PRILOGA G.3: MESEČNE PADAVINE V SADJARSKEM CENTRU GAČNIK Preglednica G.3 :Mesečne padavine med vegetacijo jablane za lokacijo Gačnik: povprečne mesečne padavine (mm) v obdobju 2009 -2018 in mesečne padavine (mm) v letih 2017 in 2018. April Maj Junij Julij Avgust September Skupaj 2009 - 2018 55 122 108 107 117 125 634 2017 65 44 67 69 78 163 486 2018 69 141 79 101 88 63 540 PRILOGA G.4: NAMAKALNI SISTEM V SADJARSKEM CENTRU GAČNIK ZA PROJEKT TriN, POTEK NAMAKANJA IN PORABA VODE Opis namakalnega sistema Vodo za namakanje nasadov v Sadjarskem centru Gačnik uporabljamo iz obstoječe akumulacije v katero se zbira vsa površinska ter meteorna voda. Voda do nasada pride po glavnih ceveh nato pa se razdeli na sekundarni del opreme - cevi ki imajo ob vsakem drevesu nameščen kapljač. Kapljači uravnavajo pritisk tako, da je dovod vode nenehno pod enakomernim pritiskom med 150-400 kPa. Za vsako obravnavanje smo pripravili odcep z ventili in merilci pretoka vode (Maddalena CD SD PLUS 1/2"). Ventil je omogočal odpiranje in zapiranje dotoka vode za posamezno obravnavanje. Števec porabe vode je prikazoval kumulativno porabo vode za posamezno obravnavanje. Zapisovali smo odčitke števca pred začetkom namakanjem in po koncu namakalne sezone. Tlačni regulator je zagotavljal za vsako vejo namakanja (obravnavanje) konstanten tlak 100 kPa in s tem konstanten pretok vode preko kapljačev. Cevi imamo nameščene na obeh obravnavanih vrstah po žici, voda kaplja z višine 0,5m ob vsakem drevesu. Namakanje v letu 2017 je potekalo brez vodenja z modelom, saj je oprema bila nameščena konec namakalne sezone. V letu 2018 ja na lokaciji Gačnik potekalo namakanje v omejenem obsegu zaradi tehnične težave z elektroniko namakalne opreme. Izračun trajanja namakanja Trajanje namakanja smo določili na podlagi pretoka vode za posamezno obravnavanje. Za pretok vode smo upoštevali povprečni dejanski - izmerjeni pretok vode in ne teoretični pretok preko kapljačev. V našem primeru je skozi en kapljač v eni uri pretok vode 2 l/ drevo. Pretok 1 kapljača v obravnavanju deficitnega namakanja je 1,37 l/drevo. Pretok vode smo uravnavali za vse 3 ponovitve istočasno, zato smo za izračun upoštevali število dreves na obravnavanje. V letu 2017 je bilo zaradi zamud pri vzpostavitvi poskusa namakano kot običajno, zato napovedi ARSO v letu 2017 niso bile upoštevane. V letu 2017 smo namakali brez upoštevanja napovedi namakanje preko sistema ARSO, saj vzpostavitev opreme za našo lokacijo še ni bila vzpostavljena. V letu 2018 smo namakanje izvajali glede na razmerje padavine in napoved. V tem primeru nismo upoštevali dosledno napoved preko ARSO modela, smo pa redno poročali o fenofazah. Količino vode smo dodajali v litrih na drevo in ne na m2 , saj z tlačno kompezacij skim membranskim kapljačem ciljamo direktno na drevo. Preglednica 4.1: Količina porablj ene vode za namakanj e v letu 2018 na sorti Gala in Diwa Kkoličina dodane vode ( l/ drevo ) datum deficitno polno 31.05.2018 1,37 2 1.06.2018 1,57 2,3 2.06.2018 2,05 3 3.06.2018 1,37 2 4.06.2018 1,37 2 6.06.2018 2,05 3 7.06.2018 2,05 3 10.06.2018 2,05 3 11.06.2018 2,05 3 12.06.2018 2,05 3 13.06.2018 2,05 3 14.06.2018 2,05 3 15.06.2018 2,05 3 18.06.2018 2,05 3 19.06.2018 2,05 3 20.06.2018 2,05 3 21.06.2018 2,05 3 23.06.2018 2,05 3 26.06.2018 2,05 3 27.06.2018 2,05 3 16.07.2018 2,05 3 17.07.2018 2,05 3 18.07.2018 2,05 3 19.07.2018 2,05 3 20.07.2018 2,05 3 21.07.2018 2,05 3 22.07.2018 2,05 3 23.07.2018 2,05 3 24.07.2018 1,37 2 26.07.2018 1,37 2 27.07.2018 2,05 3 28.07.2018 2,05 3 29.07.2018 2,05 3 30.07.2018 2,05 3 31.07.2018 2,05 3 1.08.2018 2,05 3 5.08.2018 1,37 2 6.08.2018 1,37 2 7.08.2018 1,37 2 Skupaj l/hrevo 74,03 108,3 Izračun vsote dodane vode nam pove, da smo v vegetacij skem obdobju od začetka namakanja 31.5.2018 pa vse do 7.8.2018 za namakanje v obravnavanju polnega 100% nadomeščanja izgube vode na drevo dodali 108,3 l vode. Pri obravnavanju deficitnega namakanja pa smo dodali na drevo 74,03 l vode na drevo. Na posamezno obravnavanje pri 100% namakanju smo dodali skupno 541,5 l vode pri deficitnem namakanju pa 370,15 l vode. Takšni so rezultati preračunane vrednosti, ki pa se od dejanskega branja števcev nekoliko razlikujejo. Števec za obravnavanje polnega namakanja 100% znaša na drevo 127,36 l/ drevo, pri deficitnem namakanje pa le 43,60 l/ drevo. Skupna količina dodane vode za obravnavanje polnega 100% namakanja na obravnavanje (5 dreves) znese 636,80 l, pri deficitnem pa 218 l. Pri preračunu ugotovimo kljub umerjanju da iztoki na kapljač niso natančni. Glede na preračun ugotovimo, da bi morali za dodajanje 2l vode / drevo imeti vključen namakalni sistem 63 minut. Pri deficitnem namakanju pa bi 68 minutah steklo 0,7 l vode/ drevo. Dejansko odstopanje je večje kot izračunano. PRILOGA G.5: VODNE BILANCE IN MODELIRANJE NAMAKANJA Preglednica G.5.1: Vodna bilanca tal izračunana s programom IRRFIB za kapljično namakanje jablane (lokacija Gačnik, leto 2017)_ Rastlina tla lokacija leto Jablana (GALA) tla Gačnik (Trin) Gačnik2017 (TriN) 2017 Faza zaporedna datum kc d prvi listi 1 01. 04. 2017 0.22 50 začetek cvetenja 2 07. 04. 2017 0.58 50 splošno cvetenje 3 15. 04. 2017 0.58 50 konec cvetenja 4 22. 04. 2017 1.1 50 T stadij 5 07. 06. 2017 1.1 50 začetek zorenja 6 26. 08. 2017 1.1 50 obiranje 7 08. 09. 2017 0.85 50 splošno rumenenje listja 8 20. 10. 2017 0.43 50 splošno odpadanje listja 9 12. 11. 2017 0.43 50 Vegetacija se začne 2017-04-01 in traja do 2017-11-12 skupaj 226 dni. V tem obdobju je vsota RR 609 mm in vsota ETP 690 mm. Rastlina je porabila 687 litrov vode in bila v stresu 0 dni. Najdaljše obdobje v stresu je trajalo 0 dni, rastlini pa je v stresu manjkalo 0 litrov vode. Namakano je bilo 142 krat v skupni količini 466.2 mm. PODATKI PROGNOZE (na dan 08. 11. 2017) datum rr (mm) etp (mm) etr (mm) namakanje (mm) 8.11.2017 13.6 0.4 0.2 0 9.11.2017 8.5 0.4 0.2 0 10.11.2017 0.5 0.2 0 11.11.2017 0.1 0.4 0.2 0 12.11.2017 0.5 0.2 0 Preglednica G.5.2: Vodna bilanca tal izračunana s programom IRRFIB za kapljično namakanje jablane (lokacija Gačnik, leto 2018) Rastlina Jablana (GALA) Tla tla Gačnik (Trin) Lokacija Gačnik2018 (TriN) Leto 2018 Faza zaporedna datum kc d prvi listi 1 09. 04. 2018 0.22 50 začetek cvetenja 2 22. 04. 2018 0.58 50 splošno cvetenje 3 24. 04. 2018 0.58 50 konec cvetenja 4 25. 04. 2018 1.1 50 T stadij 5 10. 05. 2018 1.1 50 začetek zorenja 6 24. 07. 2018 1.1 50 obiranje 7 16. 09. 2018 0.85 50 splošno rumenenje listja 8 17. 10. 2018 0.43 50 splošno odpadanje listja 9 09. 11. 2018 0.43 50 Vegetacija se začne 2018-04-09 in traja do 2018-11-09 skupaj 215 dni. V tem obdobju je vsota RR 580 mm in vsota ETP 645 mm. Rastlina je porabila 618 litrov vode in bila v stresu 0 dni. Najdaljše obdobje v stresu je trajalo 0 dni, rastlini pa je v stresu manjkalo 0 litrov vode. Namakano je bilo 122 krat v skupni količini 342.8 mm. PODATKI PROGNOZE (na dan 05. 11. 2018) Datum 2018-11-05 2018-11-06 2018-11-07 2018-11-08 2018-11-09 rr [mm] 0.1 etp [mm] 0.6 0.5 0.6 0.4 0.6 etr [mm] 0.3 0.2 0.3 0.2 0.3 namakanje 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 [mm] H BIBLIOGRAFIJA 1. CVEJIĆ, Rozalija, ZUPANC, Vesna, GERMŠEK, Blaž, DOLNIČAR, Peter, PINTAR, Marina. Deficit irrigation and its potential for yield and potato quality in humid climates. V: BAVEC, Martina (ur.), BAVEC, Franc (ur.), GROBELNIK MLAKAR, Silva (ur.). Book of abstracts, VII South-Eastern Europe Symposium on Vegetables & Potatoes, June 20 - 23, 2017, Maribor, Slovenia. Maribor: University of Maribor Press; Pivola: Faculty of Agriculture and Life Sciences. 2017, str. 63. [COBISS.SI-ID 5299560] 2. DOLNIČAR, Peter. Namakanje krompirja : predavanje na skupščini Namakalne zadruge Dobrunje, Dobrunje, 4. marca 2017. [COBISS.SI-ID 5226344] 3. DONIK PURGAJ, Biserka. Racionalno namakanje v nasadu jablan. Kmetovalec : strokovna kmetijska revija, ISSN 1318-4245, 2018, letn. 86, št. 3, str. 6-8, ilustr. [COBISS.SI-ID 4409644] 4. GODEŠA, Tone, KASTELEC, Damijana. TriN : Krompir (Solanum tuberosum L.) - delni rezultati (leto 2017) : predstavitev projekta: Ciljni raziskovalni program "Zagotovimo.si hrano za jutri": Natančnost napovedovanja namakanja : CRP TriN: obdobje izvajanja 2016-2018. [Ljubljana]: Biotehniška fakulteta, Odd. za agronomijo, 2018. 1 letak, ilustr. [COBISS.SI-ID 8945017] 5. GREGORIČ Gregor, SUŠNIK Andreja, 2016. Operational irrigation forecasting service - example of collaboration between NHMS and regional agricultural advisory service. 16 EMS Annual Meeting & 11th European Conference on Applied Climatology (ECAC), 12.-16. September, Trieste, Italy 6. MIKLAVČIČ VIŠNJEVEC, Ana, VALENČIČ, Vasilij, HLADNIK, Teja, PODGORNIK, Maja, BANDELJ, Dunja, BARUCA ARBEITER, Alenka, BUČAR-MIKLAVČIČ, Milena, BEŠTER, Erika, VOLK, Saša, PINTAR, Marina, BUTINAR, Bojan, HLADNIK, Matjaž. Impact of weather conditions and drought stress on primary and secondary metabolites of olives from Slovenian Istria. V: Book of abstracts. Split: Institute for Adriatic Crops. 2016, str. 31. [COBISS.SI-ID 1538805956] 7. MIKLAVČIČ VIŠNJEVEC, Ana, VALENČIČ, Vasilij, HLADNIK, Teja, PODGORNIK, Maja, BANDELJ, Dunja, HLADNIK, Matjaž, BARUCA ARBEITER, Alenka, BUČAR-MIKLAVČIČ, Milena, BEŠTER, Erika, VOLK, Saša, PINTAR, Marina, BUTINAR, Bojan. Impact of weather conditions and drought stress on primary and secondary metabolites of olives from Slovenian Istra. V: PERICA, Slavko (ur.). Proceedings of the VIIIth International Olive Symposium : Split, Croatia, October 10-14, 2016, (Acta horticulturae, ISSN 0567-7572, 1199). Leuven, Belgium: ISHS. 2018, str. 69-74, ilustr. https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2018.1199.11, doi: 10.17660/ActaHortic.2018. 1199.11. [COBISS.SI-ID 1540420036] 8. MRZLIĆ, Davor, USENIK, Valentina. Češnja (Prunus avium L.) : CRP TriN: obdobje izvajanja 2016-2018 : Ciljni raziskovalni program "Zagotovimo.si hrano za jutri": V4-1609 - Natančnost napovedovanja namakanja : delni rezultati. [Ljubljana: Biotehniška fakulteta, Odd. za agronomijo], 2018. 1 letak, ilustr. [COBISS.SI-ID 9027705] 9. NAGLIČ, Boštjan, CVEJIĆ, Rozalija, PINTAR, Marina. Optimalno in deficitno kapljično namakanje hmelja : poster predstavljen na 55. seminarju o hmeljarstvu z mednarodno udeležbo, 7. februar 2018, Laško. 2018. [COBISS.SI-ID 912759] 10. NAGLIČ, Boštjan, CVEJIĆ, Rozalija, PINTAR, Marina. Vodenje namakanja hmelja (Humulus lupulus L.): pregled = Irrigation scheduling of hop (Humulus lupulus L.): a review. Hmeljarski bilten, ISSN 0350-0756. [Tiskana izd.], 2017, letn. 24, str. 28-41, ilustr. [COBISS.SI-ID 8902009] 11. PINTAR, Marina, PODGORNIK, Maja. Infrastructure unit for irrigation of olive orchard in Slovenia. V: WIRE: Water & Irrigated agriculture Resilient Europe : project and demo sites. [S. l.: s. n. 2016], str. 58, ilustr. http://www.eip-water.eu/sites/default/files/WIRE demo%20sites.pdf#overlay-context=WIRE. [COBISS.SI-ID 8539513] 12. PINTAR, Marina, ZUPANC, Vesna (urednik), CVEJIĆ, Rozalija (urednik). CRP TriN: obdobje izvajanja 20162018 : Ciljni raziskovalni program "Zagotovimo.si hrano za jutri": V4-1609 - Natančnost napovedovanja namakanja : predstavitev projekta. [Ljubljana: Biotehniška fakulteta, Odd. za agronomijo], 2018. 1 letak, ilustr. [COBISS.SI -ID 9010041] 13. PINTAR, Marina, ZUPANC, Vesna. Deficitno namakanje v poljedelstvu in zelenjadarstvu - izzivi in perspektive = Deficit irrigation in crop and vegetable production - challenges and perspectives. V: ČEH, Barbara (ur.), et al. Novi izzivi v agronomiji 2017 : zbornik simpozija, Laško, 2017 = New challenges in agronomy 2017 : proceedings of symposium. Ljubljana: Slovensko agronomsko društvo. 2017, str. 272-276. [COBISS.SI-ID 8621945] 14. PINTAR, Marina. Izzivi pri namakanju jagod : vabljeno predavanje na 17. posvetu o jagodi, Ljubljana, Kmetijski inštitut Slovenije, 28. 11. 2018. [COBISS.SI-ID 9108345] 15. PINTAR, Marina. Namakanje oljk : Festival namiznih oljk: doodek v okviru projektov OLEUM - Better solutions to protect olive oil quality and authenicity - Horizon2020 in CRP "Zagotovimo si hrano za jutri - natančno napovedovanje namakanja TriN", Izola, Center mediteranskih kultur, 21. 9. 2017. [COBISS.SI-ID 8794489] 16. PINTAR, Marina. Osnove namakanja v praksi. V: KACJAN-MARŠIĆ, Nina (ur.). Varstvo vrtnin v povezavi z namakanjem in fertigacijo ter predstavitev nekaterih manj znanih vrtnin : izročki predavanj : [delavnica za kmetijske svetovalce], Ljubljana, Biotehniška fakulteta, 1. 6. 2017. Ljubljana: Biotehniška fakulteta, Oddelek za agronomijo. 2017, str. [1-10]. [COBISS.SI-ID 8837753] 17. PINTAR, Marina. Pravilno namakanje je tudi okoljski ukrep, ključno pa je tudi za kakovost vrtnin (projekt TriN) : Lombergarjevi dnevi - 4. zelenjadarski posvet v organizaciji KGZS- Kmetijsko gozdarskega zavoda Maribor in Kmetijsko gozdarske zbornice Slovenije, Pesnica pri Mariboru, 7. december 2017. [COBISS.SI-ID 8885369] 18. PODGORNIK, Maja (avtor, fotograf), PINTAR, Marina, VODNIK, Dominik, KASTELEC, Damijana, ZUPANC, Vesna, KORPAR, Peter, FANTINIČ, Jakob, VOLK, Saša, FIČUR, Katja, BUČAR-MIKLAVČIČ, Milena, BEŠTER, Erika, VALENČIČ, Vasilij, BUTINAR, Bojan. Tehnološke smernice za namakanje oljk. Koper: Znanstveno-raziskovalno središče, Založba Annales ZRS, 2018. 18 str., ilustr. [COBISS.SI-ID 9020793] 19. PODGORNIK, Maja, BANDELJ, Dunja, BUČAR-MIKLAVČIČ, Milena, HLADNIK, Matjaž, BEŠTER, Erika, VALENČIČ, Vasilij, KNAP, Tea, MIKLAVČIČ VIŠNJEVEC, Ana, BARUCA ARBEITER, Alenka, ZUPANC, Vesna, PINTAR, Marina, BUTINAR, Bojan. Effects of extreme drought on the vegetative and productive behaviour of olive cultivar 'istrska belica'. V: Book of abstracts. Split: Institute for Adriatic Crops. 2016, str. 30. [COBISS.SI-ID 1538805700] 20. PODGORNIK, Maja, BANDELJ, Dunja, BUČAR-MIKLAVČIČ, Milena, HLADNIK, Matjaž, BEŠTER, Erika, VALENČIČ, Vasilij, KNAP, Tea, MIKLAVČIČ VIŠNJEVEC, Ana, BARUCA ARBEITER, Alenka, ZUPANC, Vesna, PINTAR, Marina, BUTINAR, Bojan. Effects of extreme drought on the vegetative and productive behavior of olive 'Istrska belica'. V: PERICA, Slavko (ur.). Proceedings of the VIIIth International Olive Symposium : Split, Croatia, October 10-14, 2016, (Acta horticulturae, ISSN 0567-7572, 1199). Leuven, Belgium: ISHS. 2018, str. 6368, ilustr. https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2018.1199.10, doi: 10.17660/ActaHortic.2018.1199.10. [COBISS.SI-ID 1540419780] 21. PODGORNIK, Maja, GLAVAN, Matjaž, PINTAR, Marina. Namakanje kot izziv in rešitev. V: RASPOR, Peter (ur.). Hrana, prehrana, zdravje : naša dela so naša prihodnost : [večavtorska monografija]. Ljubljana: Mednarodni inštitut ECPD za trajnostni razvoj, prostorsko načrtovanje in okoljske študije. 2018, str. 67-78, ilustr., graf. prikazi. [COBISS.SI-ID 2489043] 22. PODGORNIK, Maja, PINTAR, Marina, BUČAR-MIKLAVČIČ, Milena, BANDELJ, Dunja. Different quantities of applied water on Olea europaea L. cultivated under humid conditions. Journal of irrigation and drainage engineering, ISSN 0733-9437. [Print ed.], sep. 2017, vol. 143, iss. 9, str. 1-6, graf. prikazi, tabele. https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001217, doi: 10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001217. [COBISS.SI-ID 1539423940] 23. PODGORNIK, Maja. TriN : Oljka (Olea europea L.) - delni rezultati (leto 2017) : predstavitev projekta: Ciljni raziskovalni program "Zagotovimo.si hrano za jutri": Natančnost napovedovanja namakanja : CRP TriN: obdobje izvajanja 2016-2018. [Ljubljana]: Biotehniška fakulteta, Odd. za agronomijo, 2018. 1 letak, ilustr. [COBISS.SI-ID 8945785] 24. PODGORNIK, Maja, VALENČIČ, Vasilij, BUČAR-MIKLAVČIČ, Milena, BUTINAR, Bojan, BEŠTER, Erika, VOLK, Saša. Blaženje ekstremnih sušnih razmer v oljčnikih z namakalnimi ukrepi. Oljka : novice Društva oljkarjev, ISSN 1580-0113, jun. 2016, letn. 21, str. 6-7, ilustr. [COBISS.SI-ID 1540411588] 25. PODGORNIK, Maja. Vpliv namakanja v kombinaciji s tehnologijo nege ledine na razporeditev, migracijo ter vsebnost nitrata in bakra v tleh oljčnih nasadov. Acta agriculturae Slovenica, ISSN 1581-9175. [Tiskana izd.], 2018, vol. 111, no. 2, str. 393-405, ilustr. http://ojs.aas.bf.uni-lj. si/index.php/AAS/article/view/700/285, doi: 10.14720/aas.2018.111.2.14. [COBISS.SI-ID 2491091] 26. POJE, Tomaž. Optimalno in deficitno namakanje krompirja glede na napovedi prognostične službe v okviru aktivnosti na projektu TriN : predavanje za Dan tehnike - Obdelava tal in namakanje v vrtnarstvu in poljedelstvu, KGZ Novo mesto, 14. jul. 2018. [COBISS.SI-ID 5547368] 27. POJE, Tomaž. Predstavitev poskusa namakanja krompirja v okviru CRP projekta "TriN - Natančnost napovedovanja namakanja" v Jabljah : predavanje na srečanju Dan krompirja, 21. 6. 2018, Jablje. [COBISS.SI-ID 5548392] 28. POJE, Tomaž, DOLNIČAR, Peter, ZUPANC, Vesna, PINTAR, Marina. Izkušnje namakanja krompirja glede na modelno napoved = Experience of potato irrigation according to model forecast. V: ČEH, Barbara (ur.), et al. Novi izzivi v agronomiji 2019 : zbornik simpozija, Laško, 2019 = New challenges in agronomy 2019 : proceedings of symposium. Ljubljana: Slovensko agronomsko društvo. 2019, str. 160-167, ilustr. [COBISS.SI-ID 9157497] 29. SUŠNIK, Andreja, GREGORIČ Gregor, KOZJEK K. 2017. Prototip operativne napovedi namakanja. Prototype of operational irrigation forecast. V: Zbornik simpozija Novi izzivi v poljedelstvu 2017. Barbara čeh et al . (ur). Laško, 26-27.jan. 2017. Ljubljana, slovensko agronomsko društvo: 265-271 30. VALENČIČ, Vasilij, PODGORNIK, Maja, BANDELJ, Dunja, BUČAR-MIKLAVČIČ, Milena, BEŠTER, Erika, MIKLAVČIČ VIŠNJEVEC, Ana, PINTAR, Marina, BARUCA ARBEITER, Alenka, HLADNIK, Matjaž, BUTINAR, Bojan. Influence of irrigation treatments on the yield and quality of 'Istrska belica' olive oil. V: PERICA, Slavko (ur.). Proceedings of the VIIIth International Olive Symposium : Split, Croatia, October 10-14, 2016, (Acta horticulturae, ISSN 0567-7572, 1199). Leuven, Belgium: ISHS. 2018, str. 471-476, ilustr. https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2018.1199.75, doi: 10.17660/ActaHortic.2018.1199.75. [COBISS.SI-ID 1540420548] 31. VALENČIČ, Vasilij, PODGORNIK, Maja, BUČAR-MIKLAVČIČ, Milena, BEŠTER, Erika, MIKLAVČIČ VIŠNJEVEC, Ana, BANDELJ, Dunja, BARUCA ARBEITER, Alenka, HLADNIK, Matjaž, PINTAR, Marina, BUTINAR, Bojan. Influence of the irrigation treatments on the yield and quality of 'istrska belica' olive oil. V: Book of abstracts. Split: Institute for Adriatic Crops. 2016, str. 155. [COBISS.SI-ID 1538806212] 32. VODNIK, Dominik, KASTELEC, Damijana, ZUPANC, Vesna, PODGORNIK, Maja, PINTAR, Marina, BUTINAR, Bojan. Fiziološki odziv oljke na namakanje - izkušnje iz poskusa Dekani = Physiological response of olive tree to deficit irrigation - experience from Dekani ekperiment. V: HUDINA, Metka (ur.). Zbornik referatov 4. slovenskega sadjarskega kongresa z mednarodno udeležbo, Krško, 20.-21. januar 2017. Ljubljana: Strokovno sadjarsko društvo Slovenije. 2017, str. 159-164. [COBISS.SI-ID 8644473] 33. ZUPANC, Vesna, BUČAR-MIKLAVČIČ, Milena, PODGORNIK, Maja, VALENČIČ, Vasilij, VODNIK, Dominik, PINTAR, Marina, BUTINAR, Bojan. Water conditions in an olive orchard in south east Slovenia. V: Book of abstracts. Split: Institute for Adriatic Crops. 2016, str. 115. [COBISS.SI-ID 1538833092] 34. ZUPANC, Vesna, CVEJIĆ, Rozalija, NAGLIČ, Boštjan, SUŠNIK, Andreja, PUŠENJAK, Miša, DONIK PURGAJ, Biserka, MRZLIĆ, Davor, PERPAR, Anton, KASTELEC, Damijana, PODGORNIK, Maja, GODEŠA, Tone, DOLNIČAR, Peter, USENIK, Valentina, UDOVČ, Andrej, KORPAR, Peter, GLAVAN, Matjaž, PINTAR, Marina. Challenges for implementation of water saving irrigation techniques in humid climates. V: European Geosciences Union, General Assembly 2018, Vienna, Austria, 8-13 April 2018, (Geophysical research abstracts, ISSN 16077962, Vol. 20). München: European Geosciences Union. 2018, 1 str. https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU2018/EGU2018-6735-1.pdf. [COBISS.SI-ID 8977529] 35. ZUPANC, Vesna, FAJT, Nikita, PINTAR, Marina. Vodna bilanca v nasadu češenj z različnimi podlagami = Water balance in cherry orchard with different rootstock. V: HUDINA, Metka (ur.). Zbornik referatov 4. slovenskega sadjarskega kongresa z mednarodno udeležbo, Krško, 20.-21. januar 2017. Ljubljana: Strokovno sadjarsko društvo Slovenije. 2017, str. 181-186. [COBISS.SI-ID 8645241] 36. ZUPANC, Vesna, PODGORNIK, Maja, BUTINAR, Bojan, PINTAR, Marina. Vodna bilanca in deficitno namakanje v oljkarstvu = Water balance and deficit irrigation in olive production. V: HUDINA, Metka (ur.). Zbornik referatov 4. slovenskega sadjarskega kongresa z mednarodno udeležbo, Krško, 20.-21. januar 2017. Ljubljana: Strokovno sadjarsko društvo Slovenije. 2017, str. 165-172. [COBISS.SI-ID 8644729] 37. ZUPANC, Vesna, PODGORNIK, Maja, BUTINAR, Bojan, PINTAR, Marina. Vodna bilanca in deficitno namakanje v oljkarstvu. Oljka : novice Društva oljkarjev, ISSN 1580-0113, maj 2018, letn. 21, str. 17-19, ilustr. [COBISS.SI-ID 1540410820] 38. ZUPANC, Vesna, PODGORNIK, Maja, PINTAR, Marina. Meteorological water balance of coastal region in Slovenia. V: ČELKOVA Anežka (ur.). Transport vody, chemikalu a energie v systeme pöda-rastlina-atmosfera : Zbornik recenzovanych prispevkov = Transport of water, chemicals and energy in the soil-plant-atmosphere system : Proceedings of peer-reviewed contributions, 24. Posterovy den s medzinarodnou učastou a Den otvorenych dveri na ÜH SAV, 8. november 2017, Üstav hydrologie SAV, Bratislava, Slovenska republika = 24th International Poster Day and Institute of Hydrology Open Day, 8th November 2017, Institute of Hydrology SAS, Bratislava, Slovak Republic. Bratislava: Üstav hydrologie Slovenskej akademie vied. 2017, str. 300-305, ilustr. [COBISS.SI-ID 8862585] 39. ZUPANC, Vesna, PODGORNIK, Maja, PINTAR, Marina. Water balance assessment for orchard in Mediterranean region. V: ČELKOVA Anežka (ur.). Transport vody, chemikaln a energie v systeme pöda-rastlina-atmosfera : Zbornnk recenzovanych prüspevkov = Transport of water, chemicals and energy in the soil-plant-atmosphere system : Proceediings of peer-reviiewed contriibutiions, 23. Posterovy den s medzinarodnou učastou a Den otvorenych dveri na ÜH SAV, 10. november 2016, Üstav hydrologie SAV, Dubravska cesta 9, Bratislava, Slovenska republika = 23rd International Poster Day and Institute of Hydrology Open Day, 10th November 2016, Institute of Hydrology SAS, Dubravska cesta 9, Bratislava, Slovak Republic. Bratislava: Üstav hydrologie Slovenskej akademie vied. 2016, str. 296-300. [COBISS.SI-ID 8529017] 40. ZUPANC, Vesna, PODGORNIK, Maja, PINTAR, Marina. Water balance of coastal region in Slovenia. Acta hydrologica Slovaca, ISSN 1335-6291, 2018, č. 1, ročnik 19, str. 11-16, ilustr. [COBISS.SI-ID 8989561] 41. ZUPANC, Vesna, PUŠENJAK, Miša, PINTAR, Marina. Izzivi pri deficitnem pristopu namakanja v Sloveniji pri zelenjadnicah = Challenges for deficit irrigation in vegetable production in Slovenia. V: MAČEK JERALA, Milena (ur.), MAČEK, Melita Ana (ur.). Družbeno odgovorna uporaba novih znanj in naprednih tehnologij : zbornik referatov = Socially accountable use of new knowledge and advanced technologies : collection of papers. Elektronska izd. Strahinj: Biotehniški center Naklo: = Biotechnical Centre Naklo. 2018, str. 144-149. [COBISS.SI-ID 9091705]