Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije Slovenian Institute for Hop Research and Brewing Hmeljarski bilten Hop Bulletin 15 (2008) v Žalec - Slovenija, 2008 Izdaja Odgovorni urednik Uredniški odbor Tisk Naslov uredništva Domača stran Naročnina Transakcijski račun Bilten selektivno zajemajo Dokumentacijska obdelava Uredniška usmeritev Avtorska pravica Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije Žalskega tabora 2, 3310 Žalec, Slovenija Doc. dr. Martin Pavlovič prof. dr. Branka Javornik (Ljubljana), prof. dr. Anton Ivančič (Maribor), doc. dr. Milica Kač (Ljubljana), dr. Andreja Čerenak (Žalec), dr. Dušica Majer (Ljubljana), dr. Janko Rode (Celje), dr. Elisabeth Seigner (Freising, ZRN), dr. Gregory K. Lewis (Durham, NC, ZDA). NTD d.o.o., Kidričeva ulica 12/5b, 1236 Trzin, PE: Rimska cesta 98a, 3311 Šempeter v Savinjski dolini, Slovenija (150 izvodov) Žalskega tabora 2, SI-3310 Žalec, Slovenija; martin.pavlovic@ihps.si http://www.ihps.si Posamezna številka 20,- EUR 06000-0006336339 Banka Celje d.d., Celje COBISS, AGRIS, CAB Abstracts Mednarodna: Slovenski nacionalni center AGRIS Domača: INDOK Biotehniške fakultete v Ljubljani Prispevki s področja kmetijstva in agroživilstva so recenzirani © 2008 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije Issued by Editor in Chief Editor Board Printed by Address of Editor Home page Subscription Account Bulletin is indexed and abstracted by Indexing, Classification and Networking Editorial policy Copyright Slovenian Institute for Hop Research and Brewing Žalskega tabora 2, SI - 3310 Žalec, Slovenia Assist. Prof. Martin Pavlovič, Ph.D. Prof. Branka Javornik, Ph.D. (Ljubljana), Prof. Anton Ivančič, Ph.D. (Maribor), Assist. Prof. Milica Kač, Ph.D. (Ljubljana), Andreja Čerenak, Ph.D. (Žalec), Dušica Majer, Ph.D. (Ljubljana), Janko Rode, Ph.D. (Celje), Elisabeth Seigner, Ph.D. (Freising, Germany), Gregory K. Lewis, (Durham, NC, USA). NTD d.o.o., Kidričeva ulica 12/5b, 1236 Trzin, PE: Rimska cesta 98a, 3311 Šempeter v Savinjski dolini, Slovenia (150 copies) Žalskega tabora 2, SI-3310 Žalec, Slovenia; martin.pavlovic@ihps.si http://www.ihps.si Individual issue 20,- EUR 06000-0006336339 Banka Celje d.d., Celje COBISS, AGRIS, CAB Abstracts International: Slovene National AGRIS Center National: INDOC of Biotehnical Faculty in Ljubljana Papers from area of agribusiness are reviewed and revised © 2008 Slovenian Institute of Hop Research and Brewing Sofinancira (co-financed by) Javna agencija za raziskovalno dejavnost RS VSEBINA / CONTENTS s. / p. Sebastjan RADIŠEK, Gregor LESKOŠEK, Jernej JAKŠE, Branka JAVORNIK 5-14 CERCOSPORA CANTUARIENSIS NA HMELJU V AVSTRIJI IN SLOVENIJI / CERCOSPORA CANTUARIENSIS ON HOP IN AUSTRIA AND SLOVENIA Magda RAK CIZEJ, Lea MILEVOJ 15-21 BARVNE LEPLJIVE PLOŠČE ZA SPREMLJANJE HROŠČEV HMELJEVEGA BOLHAČA (Psylliodes attenuatus Koch) V HMELJIŠČU / COLOURED STICKY TRAPS FOR HOP FLEA BEETLE (Psylliodes attenuatus Koch) MONITORING IN HOP GARDEN Andreja ČERENAK, Branka JAVORNIK 23-31 OSNOVE GENSKEGA KARTIRANJA KMETIJSKIH RASTLIN / THE BASIS OF GENETIC MAPPING OF AGRICULTURAL PLANTS Viljem PAVLOVIČ, Andreja ČERENAK, Martin PAVLOVIČ, 33-43 Črtomir ROZMAN IMPLEMENTACIJA NUMERIČNIH METOD OCENJEVANJA KAKOVOSTI KRIŽANCEV HMELJA / IMPLEMENTATION OF NUMERICAL METHODES FOR ASSESSMENT OF HOP HYBRIDS Siniša SREČEC, Silvije JERČINOVIC, Vesna SREČEC, Kristina SVRŽNJAK 45-51 INTERAKTIVNI I STRATEŠKI MENADŽMENTA U DIZAJNIRANJU STRATEGIJE RAZVOJA HMELJARSTVA / INTERACTIVE AND STRATEGIC MANAGEMENT IN DESIGNING BUSINESS STRATEGY IN HOP PRODCUTION Silvo ŽVEPLAN, Magda RAK CIZEJ, Gregor LESKOŠEK 53-59 HERBICIDI V PRVOLETNIH NASADIH HMELJA IN V UKORENIŠČIH / HERBICIDES IN THE FIRST-YEAR HOP PLANTS AND IN PROPAGATION NURSERIES VSEBINA / CONTENTS s. / p. Barbara CEH 61-66 KOMPOSTIRANJE HMELJEVINE Z VKLJUČEVANJEM PRIPRAVKA VITALOR / COMPOSTING HOP LEAVES AND VINES WITH INCLUDING PRODUCT VITALOR Barbara ČEH, Martin PAVLOVIČ, Bojan ČREMOŽNIK 67-72 VKLJUČEVANJE PRIPRAVKA "MINERAL" V PRIDELAVO HMELJA CV. CELEIA / INTRODUCTION OF THE PRODUCT "MINERAL" IN A PRODUCTION OF HOPS CV. CELEIA Borut VRŠČAJ 73-84 STRUKTURNE SPREMEMBE KMETIJSKIH ZEMLJIŠČ, NJIHOVA URBANIZACIJA IN KAKOVOST V OBDOBJU 2002-2007 / THE STRUCTURAL CHANGES OF AGRICULTURAL LAND, THEIR QUALITY AND URBANIZATION BETWEEN 2002-2007 Tone GODEŠA, Borut VRŠČAJ 85-92 NAPRAVE IN POSTOPKI ZA PRIDOBIVANJE NEKATERIH MEHANSKIH LASTNOSTI TAL IN IZVEDBO PEDOLOŠKE ANALIZE TAL PO POSAMEZNIH HORIZONTIH / EQUIPMENT AND PROCEDURES FOR ACQUISITION SOME SOIL MECHANICAL PROPERTIES AND UNDISTURBED SOIL CORE SAMPLING FOR MORPHOLOGICAL DESCRIPTION Boštjan PETAK, Martin PAVLOVIČ 93-99 EKONOMSKA ANALIZA POSLOVNIH PROCESOV V AGROŽIVILSTVU Z UPORABO MNOGOFAZNIH LINEARNIH OPTIMIZACIJSKIH MODELOV / ECONOMIC ANALYSIS OF BUSINESS PROCEDURES BASED ON USE OF MULTIPHASE LINEAR OPTIMIZATION MODELS Nataša FERANT 101-104 ALI JE SEDAJ PRAVI TRENUTEK ZA RAZMAH PRIDELAVE ZDRAVILNIH RASTLIN V SLOVENIJI? / IS NOW THE RIGHT MOMENT FOR EXPANSION OF A CULTIVATION OF MEDICINAL PLANTS IN SLOVENIJA? CERCOSPORA CANTUARIENSIS NA HMELJU V AVSTRIJI IN SLOVENIJI Sebastjan RADIŠEK1, Gregor LESKOŠEK2, Jernej JAKŠE3, Branka JAVORNIK4 UDK / UDC 632.25: 633.791 (436) (497.4) (045) izvirni znanstveni članek / original scientific article prispelo / received: 17.10.2008 sprejeto / accepted: 16.12.2008 IZVLEČEK V avgustu leta 2005 je prišlo na hmeljarskem območju Lučane (Leutschach) na avstrijskem Koroškem, do agresivnega izbruha neidentificirane cerkosporoidne glive, ki je v več nasadih sort Celeia in Cicero, prizadela precejšnji del listne mase in storžke. V letu 2006 se je bolezen pojavila v manjšem obsegu, medtem ko je konec avgusta v letu 2007 ponovno prišlo do večjega izbruha, ki je tokrat zajel tudi nasade v Sloveniji, v Radljah ob Dravi. Na osnovi klasičnih in molekularnih diagnostičnih tehnik je bila kot povzročiteljica bolezenskih znamenj identificirana gliva Cercospora cantuariensis. V prispevku so predstavljene ocene izgube pridelka v najbolj prizadetih nasadih, diagnostične tehnike identifikacijske analize in osnovne epidemiološke lastnosti povzročiteljice s taksonomijo ter usmeritvami za obvladovanje. Ključne besede: diagnostika, bolezni rastlin, varstvo rastlin CERCOSPORA CANTUARIENSIS ON HOP IN AUSTRIA AND SLOVENIA ABSTRACT In August 2005, necrotic lesions on cones and leaves were observed on hop varieties Celeia and Cicero in the Karnten (Leutschach) region of Austria, caused by unidentified cercosporoid fungi. In 2006 the disease appeared in minor extend, but in 2007 a new severe outbreaks emerged which spread also to the nearby hop growing area in Radlje ob Dravi, Slovenia. On the basis of classical and molecular diagnostics techniques, fungus Cercospora cantuariensis was identified as the causal agent. The article presents crop loss assessments from affected hop gardens, diagnostics techniques used in the identification analysis, basic epidemiology of the fungus with taxonomy and directions for crop protection. Key words: diagnostics, plant diseases, plant protection 1,2 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, Oddelek za varstvo rastlin, Diagnostični laboratorij, Cesta Žalskega tabora 2, SI-3310 Žalec 3,4 Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za agronomijo, Katedra za genetiko, rastlinsko biotehnologijo in žlahtnjenje, Jamnikarjeva 101, SI-1000 Ljubljana V sredini avgusta leta 2005 je prišlo na hmeljarskem območju Lučane (Leutschach) na avstrijskem Koroškem, do agresivnega izbruha neidentificirane cerkosporoidne glive, ki je v več nasadih hmelja sort Celeia in Cicero, kljub večkratni uporabi bakrenih pripravkov, prizadel precejšnji del listne mase in storžke. V letu 2006 se je bolezen pojavila v manjšem obsegu, medtem ko je konec avgusta v letu 2007 ponovno prišlo do večjega izbruha, ki je takrat zajel tudi nasade v Sloveniji, v Radljah ob Dravi. Bolezen je zelo hitro napredovala, predvsem na sortah Celeia, Bobek in Aurora tako, da je bilo potrebno izvesti predčasno spravilo pridelka. Pri pregledu obolelih nasadov v Lučanah iz leta 2005, smo v letu 2006 in 2007 bolezen najprej opazili na spodnjem in srednjem delu rastlin, v preostalih nasadih, kamor se je razširila, pa je bolezen prizadela predvsem zgornjo tretjino rastlin. Bolezenska znamenja na listju so se najprej izrazila v obliki majhnih ovalnih vijolično rjavih peg, ki so se pozneje razvile do velikosti premera en centimeter. Z napredovanjem bolezni so se pege združevale in na najbolj prizadetem listju zajele celotno listno površino. Na storžkih so se pojavile rdečo rjave nekroze nepravilnih oblik, ki so se širile in v nekaterih primerih zajele celotno površino storžkov. Opisi podobnih bolezenskih znamenj na navadnem hmelju (Humulus lupulus) so znani iz Anglije, Nemčije, Rusije; na japonskem hmelju, ki spada med enoletne rastline brez gospodarske vrednosti, pa iz Kitajske in Koreje (Humulus japonicus) [3,22]. Poudariti je potrebno, da v nobenem primeru ni opisov o večjih izbruhih, ki bi povzročili gospodarsko škodo na navadnem hmelju. Zaradi nenadnega in agresivnega bolezenskega pojava, ki je poleg listja prizadel tudi storžke in povzročil škodo na pridelku, smo takoj pričeli s postopki identifikacije povzročitelja, saj je le to predpogoj za vse nadaljnje aktivnosti pri varstvu pridelka. V prispevku je predstavljena identifikacijska analiza povzročitelja bolezni, njegove osnovne epidemiološke lastnosti s taksonomijo in usmeritvami za obvladovanje. 2 MATERIAL IN METODE 2.1 Izolacija in mikroskopska analiza Izolacijo glive smo opravili iz prizadetega tkiva storžkov in listja, ki smo ga predhodno mikroskopsko pregledali. Pri tem smo v sterilnih pogojih izvedli površinsko sterilizacijo z namakanjem tkiva (2 min) v 2 % raztopini natrijevega hipoklorida (NaOCl). Koščke tkiva smo nato položili v petrijevke s krompirjevem dekstroznim agarjem (PDA-potato dextrose agar; pH 5.2; 50 mg streptomicin sulfat/l) in inkubirali pri sobni temperaturi v temi. Po 4 dneh smo izolirane kulture mikroskopsko pregledali in z namenom ohranitve čistih kultur ter nadaljnjega opazovanja precepili na identifikacijsko gojišče V-8. Izolate izolirane na območju Slovenije smo označili z zaporedno številko in kratico CCS, iz Avstrije pa CCA. 2.2 Patogeni testi Patogene teste smo izvedli z umetnimi okužbami storžkov in listja lateralnih poganjkov, ki smo jih nabrali v nasadu sorte Celeia. Pri tem smo po dva lateralna poganjka uredili v obliki šopkov v 500 ml erlenmajericah v 4 ponovitvah za vsako sorto. Inokulum smo pripravili s spiranjem kultur reprezentativnega izolata (2CCS) s sterilno destilirano vodo. Infekcijski potencial inokula smo s Thoma števno komoro umerili na koncentracijo 105konidijev/ml. Lateralne poganjke smo inokulirali z ročno razpršilko, pokrili s prozorno PVC vrečko in inkubirali v rastni komori (Kambič, RK-13300) pri 80 % relativni zračni vlagi in pod 12-urno fotoperiodo fluorescentne svetlobe (L 58W/77; Fluora, Osram). Kontrolne rastline smo na enak način poškropili s sterilno destilirano vodo. Pri tem smo v času osvetlitve temperaturo komore naravnali na 20° C, v temni fazi pa na temperaturo 15° C. Pojav bolezni na lateralnih poganjkih smo ocenili 3 in 7 dni po inokulaciji kot delež prizadete površine listja in storžkov s skalo 0-5 (0 = brez bolezenskih znamenj, 1 = 1-20%; 2 = 21-40%; 3 = 41-60%, 4 = 61-80%, 5 = 81-100%). Prisotnost glive na prizadetem tkivu smo potrdili s svetlobnim mikroskopom in reizolacijo izolata. 2.3 Izolacija DNA Pred izolacijo DNA smo izolate namnožili v tekočem gojišču »General fungal medium« [20]. Kulture smo 4-5 dni inkubirali v temi pri sobni temperaturi na rotacijskem stresalniku (50 vrt./min). Po inkubaciji smo micelij iz gojišča filtrsko odstranili in ga večkrat sprali s sterilno destilirano vodo. Sledila je izolacija DNA po vpeljanem SDS protokolu, ki sta ga razvila Lee in Taylor [14], z manjšimi modifikacijami. Za izolacijo DNA iz prizadetega rastlinskega tkiva smo uporabili CTAB metodo [13]. 2.4 Molekularna identifikacija Molekularno identifikacijo smo opravili z določitvijo nukleotidnega zaporedja ITS (angl. Internal Transcribed Spacer) regij ribosomalnih RNA genov (rRNA). Pri tem smo najprej izvedli polimerazno verižno reakcijo (PCR) pomnoževanja ITS1, 5.8S rDNA in ITS2 regij s pomočjo ITS4/ITS5 specifičnih začetnih nukleotidov [21]. Reakcijske mešanice (50 ^l) so vsebovale 1x PCR pufer, 0,2 mM vsakega dNTP-ja, 0,5 jjM vsakega začetnega oligonukleotida, 1,5 mM MgCl2 in 0,6 enote encima Taq DNA polimeraze in 20 ng genomske DNA glivnih izolatov. V primeru kontrolne reakcije smo namesto DNA izolatov, uporabili 2 |j,l sterilne vode. Reakcije smo izvajali v PCR napravi PE9700 (Perkin Elmer, Foster City, ZDA), po naslednjem temperaturnem profilu: začetna 4-minutna denaturacija pri 94° C, ki ji je sledilo 30 ciklov pri 94° C (45 s), 58° C (30 s) in pomnoževanje pri temperaturi 72° C (70 s). Uspešnost PCR pomnoževanja smo preverili z 1,6 % agarozno gelsko elektroforezo. Določitev nukleotidnega zaporedja smo izvedli s pomočjo sekvenčnega servisa (Macrogene, Korea). Nukleotidna zaporedja fragmentov smo primerjali s podatki v GenBank (NCBI) podatkovnih bazah z uporabo skupine programov BLAST [1]. 2.5 Ocenitev obsega in stopnje okužbe Ocenitev pojava bolezni v prizadetih nasadih smo opravili v času obiranja hmelja. Pri tem smo na končnem traku obiralnega stroja odvzeli vzorce v obsegu približno 4000 storžkov, izmed katerih smo jih za nadaljnjo analizo naključno izbrali 400. Izbrane storžke smo v laboratoriju pregledali s svetlobnim mikroskopom in jim ocenili stopnjo okužbe z ocenjevalno skalo od 0-4 (0 = brez okužbe, 1 = do 1 %, 2 = 1-5 %, 3 = 5-20 %, 4 = nad 20 % okužba). Indeks okužbe smo izračunali po formuli Townsend-Heuberger. 3 REZULTATI IN DISKUSIJA 3.1 Morfološka identifikacija Mikroskopski pregled prizadetega tkiva listov in storžkov je razkril prisotnost bledo rjavih konidijev in konidioforov (slika 1). Konidiofori so se pokazali kot nerazvejani, septirani (1-7), pokončni, veliki 10 (8-20) x 40 (25-200) |im, z okroglasto konico. Oblika konidijev je bila cilindrična, ravna do delno ukrivljena, velikosti 13 (10-21) x 250 (135-510) |im, s 5-19 septami ter z okroglim do rahlo koničnimi konci. Z metodo površinske sterilizacije smo iz prizadetega tkiva na V8 gojišče izolirali po 5 izolatov iz Avstrije (1-5CCA) in Slovenije (1-5CCS). Kulture so razvile rahlo puhast zeleno do sivo rjav micelij s koncentričnem razvojem, ki so hkrati z razvojem sporulirale oz. sprožile nastanek konidijev. Na osnovi morfoloških lastnosti smo določili, da je izolirana gliva Cercospora cantuariensis Salmon & Wormald [4]. Slika 1: Bolezenska znamenja hmelja ob okužbi z glivo Cercospora cantuariensis. a: rjavenje storžkov; b: pege na listju; c: konidiji Figure 1: Disease symptoms on hop caused by Cercospora cantuariensis: a: brown lesions on hop cones; b: lesions on leaves; c: conidia Zelo podobna bolezenska znamenja in morfološke lastnosti razvijeta tudi glivi Pseudocercospora humuli (Hori) Y.L. Guo & X.J. Liu in P. humuli-japonici Sawada ex Goh & W.H. Hsieh (slika 2), ki se večinoma omenjata kot parazita japonskega hmelja, zato smo potrditev morfološke identifikacije nadaljevali z molekularno analizo. Figure 2: Pseudocercospora humuli-japonici: A, Fascicle of conidiophores. B, Conidia. C, Leaf spots [10] 3.2 Patogeni testi Z namenom potrditve Kochovih postulatov in določitve inkubacijske dobe smo izvedli testiranje patogenosti reprezentativnega izolata 2CCS. Pri tem smo umetno okužili lateralne poganjke hmelja sorte Celeie, ki se je do sedaj izkazala za občutljivo. Poganjke smo izpostavili visokemu infekcijskemu potencialu in ob tem ustvarili idealne pogoje za razvoj bolezni. Prva bolezenska znamenja so se razvila že 3 dni po inokulaciji. Na listih so se razvile vijolično rjave pege, ki so se z napredovanjem večale in združevale ter v tednu dni kolonizirale celotno listno površino. Na storžkih smo opazili rjavenje na različnih mestih braktej in brakteol, ki je prav tako napredovalo in zajelo znaten del površine storžkov. Z mikroskopskim pregledom smo potrdili prisotnost glive C. cantuariensis, ki smo jo reizolirali na krompirjevo gojišče. Reizoliran izolat smo nadalje analizirali z molekularno analizo. Rezultati poskusa so tako pokazali zelo kratko inkubacijsko dobo in visoko agresivnost te glive v idealnih pogojih, s čimer si lahko razlagamo zelo hitro napredovanje bolezni v okuženih nasadih. Preglednica 1: Rezultati patogenega testiranja izolata 2CCS glive Cercospora cantuariensis Table 1: Results of pathogenicity testing of 2CCS isolate of Cercospora cantuariensis Sorta Dan po inokulaciji Ocena prizadetosti listja in storžkova Reizolacija Šopek 1 2 3 4 Kb Celeia 3 Listje Storžki 10 110 + 0 0 10 0 + 7 Listje Storžki 3 2 4 4 0 + 112 10 + aSkala 0-5 (0=brez bolezenskih znamenj, 1 = 1-20%; 2 = 21-40%; 3 = 41-60%, 4 = 61-80%, 5 = 81-100%) bNeokužen šopek lateralnih poganjkov hmelja 3.3 Molekularna identifikacija Z namenom potrditve rezultatov morfološke analize smo določili nukleotidno zaporedje ITS regij ribosomalnih RNA genov (ITS 1, 5.8S rDNA and ITS 2) dvema reprezentativnima izolatoma 1CCA in 2CCS, reizoliranem izolatu 2CCS, ter referenčnem izolatu glive C. cantuariensis (CBS 112.24), ki smo ga pridobili iz mikološke zbirke The Centraalbureau voor Schimmelcultures (CBS) - an Institute of the Royal Netherlands Academy of Arts and Sciences (KNAW). Pri vseh 4 izolatih smo dobili enako 566 bp dolgo sekvenco, ki je pri primerjavi v podatkovni GenBank [1], pokazala najvišjo stopnjo podobnosti (95 %, 491/515) s sekvenco (AY266155) izolata MA12 glive Mycocentrospora acerina, ki povzroča gnitje korenin in pegavost listja na korenju (Daucus carota), kumini (Carum carvi), zeleni (Apium graveolens) in pastinaku oz. navadnem rebrincu (Pastinaca sativa). Na osnovi molekularne analize in primerjave z ostalimi cerkosporoidnimi glivami lahko sklepamo, da bi bilo primerneje glivo C. cantuariensis uvrstiti v rod Mycocentrospora in jo tako preimenovati v M. cantuariensis, vendar je potrebno pred tem opraviti še dodatne analize. Kot referenco našim analizam smo v podatkovno bazo GenBank vpisali ITS sekvence za izolate 1CCS, 2CCS in CBS 112.12, pod akcesijske številke EU346862, EU346863 in EU346864. 3.4 Taksonomija in nomenklatura Rod Cercospora predstavlja pomembno skupino vrst gliv, ki so patogene širokemu spektru različnih rastlin, saj jih najdemo na skoraj vseh družinah dvokaličnic in enokaličnic ter celo na iglavcih in praprotih. Skupno je opisanih več kot 3000 vrst in predstavlja eno največjih skupin hifomicet [16]. Prvo podrobnejše seciranje in pregled te obsežne skupine je na osnovi morfoloških lastnosti opravil Deighton [6-9], ki je re-klasificiral mnogo vrst v rodove kot so Cercosporella, Cercosporidium, Paracercospora, Pseudocercospora, Pseudocercosporella, Pseudocercosporidium, Mycocentrospora in mnoge druge, kar kaže na kompleksnost celotne skupine, ki jo lahko imenujemo tudi skupina cerkosporoidnih gliv. Po zadnji reviziji, ki je vključevala tudi molekularne analize, je v rod Cercospora vključenih 659 vrst, kjer pri večini spolna faza ni znana, dokazano pa je, da rod Cercospora predstavlja anamorfno obliko rodu Mycosphaerella [5]. Taksonomsko je torej gliva C. cantuarienis uvrščena v družino Mycosphaerellaceae, red Capnodiales, podrazred Dothideomycetidae, razred Dothideomycetes in skupino Ascomycota. Obstajajo tudi trije sinonimi za to glivo in sicer Centrospora cantuariensis (E.S. Salmon & Wormald) Deighton, Mycocentrospora cantuariensis (E.S. Salmon & Wormald) Deighton, in Pseudocercospora cantuariensis (E.S. Salmon & Wormald) U. Braun [11]. Z namenom poimenovanja bolezni, ki jo povzroča C. cantuariensis, smo poslovenili angleško ime »Cercospora leaf spot« [2] v hmelj eva cerkosporna pegavost, ki ga navajamo tudi v ostalih publikacijah. 3.5 Ocenitev obsega in stopnje okužbe Ocenitev pojava bolezni in škodo v posameznih nasadih smo opravili v Radljah ob Dravi v času obiranja hmelja. Pri tem smo na končnem traku obiralnega stroja odvzeli vzorce storžkov, ki smo jih v laboratoriju mikroskopsko pregledali in ocenili z ocenjevalno skalo od 0 do 4. Stopnjo okužbe, ki jo lahko upoštevamo kot indikator uničenega pridelka, smo izračunali po formuli Townsend - Heuberger. Iz preglednice 2 je razvidno, da se je delež obolelih storžkov v nasadih gibal med 7 do 26 odstotki in da je stopnja okužbe v najbolj prizadetem nasadu dosegla več kot 16 odstotkov, kar kaže na izredno agresiven izbruh hmeljeve cerkosporne pegavosti, ki je primerljiv z večjimi izbruhi hmelju najpomembnejše bolezni hmeljeve peronospore (Pseudoperonospora humuli). Preglednica 2: Pojav glive Cercospora cantuariensis na hmeljnih storžkih glede na sorto in hmeljišče v Radljah ob Dravi v letu 2007 Table 2: The appearance of Cercospora cantuariensis on hop cones regarding variety and hop garden in Radlje ob Dravi in 2007 Hmeljišče Sorta hmelja Stopnja okužbea (%) Delež prizadetih storžkov (%) H8 Aurora 16,6 26 H4 Aurora 9 13 B4 Celeia 10,3 17,5 H7 Aurora 4,5 7,7 H1-2 Aurora 6,4 9,3 B6 Aurora 5,6 9,7 aTownsend-Heuberger indeks obolenja Gliva preživi na odmrlih ostankih rastlin Slika 3: Razvojni krog glive Cercospora cantuariensis na hmelju Figure 3: Life cycle of Cercospora cantuariensis on hop 3.6 Epidemiologija in razvojni krog glive Cercospora cantuariensis Epidemiološke lastnosti skupaj z razvojnim krogom (Slika 3) glive C. cantuariensis so podrobno še neraziskane, kljub temu pa lahko na osnovi dosedanjih opazovanj in podatkov sorodnih vrst povzamemo, da gliva preživi na odmrlih ostankih obolelih delov hmelja. Najverjetneje tvori klamidospore, ki ji omogočajo tudi večletno preživetje v tleh. Pri nekateri sorodnih glivah kot je npr. M. acerina se klamidospore ohranijo tudi do 11 let [19]. Prve okužbe lahko pričakujemo v zadnji dekadi junija predvsem na spodnjem delu rastline. Po primarni okužbi nadaljnje širjenje poteka s konidiji, ki se formirajo na listnih pegah. Toplo in vlažno vreme s pogostimi padavinami pospešuje nastanek večjih izbruhov, ki se pričakujejo predvsem v mesecu avgustu in septembru, ko prihaja tudi do okužb storžkov. Takšne vremenske pogoje, z znatnim odstopanjem od dolgoletnih povprečij, smo zasledili v letu 2005 in 2007, ko je prišlo do močnejših izbruhov hmelj eve cerkosporne pegavosti, kar kaže na visoko odvisnost te bolezni od vremenskih razmer. Pomembno je izpostaviti, da se bolezen do sedaj omenja samo na hmelju, vendar obstaja možnost tudi ostalih gostiteljskih rastlin, kot so npr. nekater plevelne vrste, kar bo predmet prihodnjih raziskav. 3.7 Možnosti obvladovanja hmeljeve cerkosporne pegavosti Gliva Cercospora cantuariensis v nasadih preživi na odmrlih obolelih ostankih hmelja, zato vračanje hmeljevine po obiranju pridelka v hmeljišča povečuje talni infekcijski potencial in možnost za nastanek okužb. Zato priporočamo deponiranje hmeljevine izven hmeljišč. Če to ni mogoče, je priporočljivo hmeljevino najprej obdelati s kompostiranjem, kjer ob razgradnji svežih ostankov rastlin prihaja do letalnega segrevanja mase, ki povzroči odmrtje rastlinskih patogenov. Za pravilno kompostiranje, hmeljevino uredimo v kup višine 2 m, katerega nato prekrijemo za dobo najmanj 2-3 mesecev s PVC folijo, da zagotovimo enakomerno segrevanje celotne mase kupa. Poleg fitosanitarnih ukrepov in žlahtnjenja odpornih sort hmelja je ob izbruhu nujna tudi zaščita z uporabo fungi cidov. Pri tem je znanih precej aktivnih snovi, ki so učinkovite za zatiranje gliv iz rodu Cercospora in prihajajo iz različnih skupin fungicidov kot so npr. strobilurini (azoksistrobin, trifloksistrobin, piraklostrobin), triazoli (mikobutanil, tebukonazol, triadimenol), benzimidazoli (karbendazim), kloronitrili (klorothalonil) in drugi. V hmeljarstvu smo zaradi relativno majhne proizvodnje hmelja kot izrazito izvozno naravnane dobrine precej omejeni z izbiro fitofarmacevtskih sredstev (FFS). Škropilni programi tako nastajajo na osnovi dovoljenih fitofarmacevtskih sredstev v Sloveniji in državah uvoznicah kot sta Nemčija in Združene države Amerike. Za prvo preprečevanje izbruhov smo tako v škropilni program vključili dva strobilurinska pripravka Zato WG 50 (a.s. trifloksistrobin; Bayer Crop Science) in Quadris (a.s. azoksistrobin; Syngenta), od katerih je prvi primarno namenjen oz. registriran pri Fitosanitarni upravi Republike Slovenije za zatiranje hmeljeve pepelovke (Sphaerotheca macularis) in drugi za zatiranje hmeljeve peronospore. Oba pripravka sta namenjena za preventivno uporabo. V primeru potrebe za reševanje nastankov okužb pa ju svetujemo v kombinaciji s sistemičnim pripravkom Systhane 12E (aktivna snov; miklobutanil; Dow Agrosciences), ki ima prav tako dovoljenje za uporabo na hmelju, vendar primarno za zatiranje hmeljeve pepelovke. Seveda gre v tem primeru za prve usmeritve obvladovanja te bolezni. V prihodnosti bo potrebno opraviti še več raziskav predvsem v smeri določitve učinkovitosti in primernosti omenjenih fungicidov, določiti pragove škodljivosti ter proučiti možnosti napovedovanja izbruhov hmelj eve cerkosporne pegavosti. 4 ZAKLJUČEK Pojav novih bolezni je stalen evolucijski proces, ki nastaja zaradi nenehnega prilagajanja parazitov na nove gostitelje ali spreminjanja ekologije okolja. Kmetijstvo, ki predstavlja umeten proces gojenja rastlin in občutljivo strateško gospodarsko panogo, je lahko zaradi svojih lastnosti še posebno ranljivo na pojav novih bolezni. Slovensko hmeljarstvo se je v preteklosti že srečalo z velikimi izgubami pridelka, ki so jih povzročile »nove« bolezni. Tako je npr. prenos hmelj eve peronospore iz Japonske v Evropo v letih 1926-1936 povzročil uničujoče izbruhe in prisilil pridelovalce v spremembo sortne sestave. Stalno prilagajanje parazitov na nove gostitelje, okužen sadilni material iz drugih območij, monokulturno gojenje hmelja in podnebne spremembe so in bodo predstavljali dejavnike tveganja za nastanek novih bolezenskih izbruhov. Zaradi podnebnih sprememb se je v Sloveniji v zadnjih 30 letih temperatura zraka zvišala za 1,5 °C, kar vpliva na cirkulacijo ozračja in se odraža v spremenjeni količini in porazdelitvi padavin ter vlage v ozračju [12]. Mile zime z vročimi poletji in neenakomerno razporejenimi padavinami ustvarjajo boljše pogoje za razvoj gliv iz rodov kot so npr.: Cercospora, Phoma, Septoria, Erysiphe, Sphareotheca, Puccinia [15]. To se na področju hmeljarstva že izraža z nedavnim pojavom hmeljeve cerkosporne pegavosti in sive pegavosti hmelja (Phoma exigua) [17,18]. Prihodnje aktivnosti reševanja te problematike bodo temeljile na integriranih pristopih, ki vključujejo epidemiološke študije, odpornosti sort, določanje učinkovitosti fitofarmacevtskih sredstev, fitosanitarne ukrepe in druge. To bo v prihodnosti omogočilo postavitev ustreznih strategij varstva in pripravljenost na tovrstne izzive, ki zahtevajo hitre reakcije strokovnih služb. ZAHVALA Avtorji članka se zahvaljujemo mag. M. Žolnirju, G. Pronegg-u, T. Vaukanu in S. Pogladiču za pomoč pri delu in spremljanju ter ugotavljanju razširjenosti pojava glive. 5 VIRI 1. Altschul, S.F., Madden, T.L., Schaffer, A.A., Zhang. J., Zhang. Z., Miller, W., Lipman, D.J., Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs.- NucleidAcids Research 25(1997), p. 3389-3402. 2. APS., http://www.apsnet.org/online/common/comment/hop.asp (19.10.2008). 3. CBS., http://www.cbs.knaw.nl/databases/ (18.10.2008). 4. Chupp, C., A monograph of the fungus genus Cercospora. Ithaca, U.S.A: Published by the author, 1953, p. 1-667. 5. Crous, P.W., Braun, U., Mycosphaerella and its anamorphs: 1. Names published in Cercospora and Passalora. - CBS Biodiversity Series 1(2003), s. 1-571. 6. Deighton, F.C., Studies on Cercospora and allied genera. II. Passalora, Cercosporidium, and some species of Fusicladium on Euphorbia. - Mycological Papers 112(1967), p. 1-80. 7. Deighton, F.C., Studies on Cercospora and allied genera. IV. Cercosporella Sacc., Pseudocercosporella gen.nov and Pseudocercosporidium gen.nov. - Mycological Papers 133(1973), p. 1-66. 8. Deighton, F.C., Studies on Cercospora and allied genera. VII. New species and redispositions.- Mycological Papers 144(1976), p. 1-56. 9. Deighton, F.C., Studies on Cercospora and allied genera.IV. Pseudocercospora Speg., Pantospora Cif. and Cercoseptoria. - Mycological Papers 140(1976), p. 1-168. 10. Hsieh, W.H. & Goh, T.K., Cercospora and similar fungi from Taiwan, 240(1990). 11. Index Fungorum, http://www.speciesfungorum.org/Names/Names.asp (19.10.2008). 12. Kajfež, L., Podnebne spremembe in prihodnost Slovenije. http://www.prihodnost-slovenije.si/ (18.10.2008). 13. Kump, B., Javornik, B., Evaluation of genetic variability among common buckwheat (Fagopyrum esculentum) populations by RAPD markers.- Plant Science, 114(1996), p. 149-159. 14. Lee, S.B., Taylor, J.W., Isolation of DNA from fungal mycelia and single spores. V: PCR Protocols. A Guide to Methods and Applications. Innis, M.A., Gelfand, D.H., Sninsky, D.H., White, J.J., Eds. T.J. (ur).- San Diego, Academic Press, 1990, p. 282287. 15. Patterson, D.T., Westbrook, J.K., Joice, R.J., Lingren, P.D., Rogasik, J., Weeds, insects, and diseases. - Climatic Change 43(1999), p. 711-727. 16. Pollack, F.G. An annotated compilation of Cercospora names.- Mycologia Memoir 12, 1987, p. 1-212. 17. Radišek, S., Jakše, J., Javornik, B., De Gruyter, J., First report of Phoma exigua as a pathogen of hop in Slovenia. - Plant Pathology 57(2008), no. 2, p. 381. 18. Radišek, S., Leskosek, G., Jakše, J., Javornik, B., Occurrence of Cercospora cantuariensis on hop in Austria and Slovenia. - New Disease Reports 17(2008), http://www.bspp.org.uk/ndr/ (15.10.2008). 19. Wall C.J. & Lewis B.G., Survival ofMycocentrospora acerina eonidia. Transactions of the British. - Mycological Society 70(1978), p. 157-160. 20. Weising, K., Nybom, H., Wolff, K., Meyer, K. Fingerprinting in Plants and Fungi.-London, CRC Press, Inc., 1995, p. 322. 21. White, T.J., Bruns, T., Lee, S., Taylor, J.W., Amplification and direct sequencing of fungal ribosomal RNA genes for phylogenetics. V: PCR Protocols. A Guide to Methods and Applications. Innis, M.A., Gelfand, D.H., Sninsky, D.H., White, J.J., Eds. T.J. (ur).-San Diego, Academic Press, 1990, p. 282-287. 22. Wormald, H., Diseases of fruits and hops. London, UK: Crosby Lockwood & Son Ltd, 1946, p. 257. BARVNE LEPLJIVE PLOŠČE ZA SPREMLJANJE HROŠČEV HMELJEVEGA BOLHAČA (Psylliodes attenuatus Koch) V HMELJIŠČU Magda RAK CIZEJ1, Lea MILEVOJ2 UDK / UDC 632.935.7:632.76:633.791 (045) izvirni znanstveni članek / original scientific article prispelo / received: 10.10. 2008 sprejeto / accepted: 16.12.2008 IZVLEČEK V letu 2001 smo hrošče hmeljevega bolhača (Psylliodes attenuates Koch) spremljali z različnimi barvnimi lepljivimi ploščami, na različnih višinah in različnih mestih v dveh pridelovalnih hmeljiščih. Največ hroščev hmeljevega bolhača se je ulovilo na rumene lepljive plošče in sicer na višini 50 cm od tal. Na bele in modre lepljive plošče se je ulovilo manj hroščev hmeljevega bolhača, med njima ni bilo statistično značilnih razlik. Število ulovljenih hroščev hmeljevega bolhača je bilo vzporedno z višino hmelja manjše. Na različnih mestih v hmeljišču se je ulovilo različno število bolhačev. Vendar nikakor ne moremo trditi, da se je ulovilo več oziroma manj hroščev hmeljevega bolhača ob robu hmeljišča v primerjavi z njegovo notranjostjo in obratno. Ključne besede: barvne lepljive plošče, hmelj, Humulus lupulus, hmeljev bolhač, Psylliodes attenuatus COLOURED STICKY TRAPS FOR HOP FLEA BEETLE (Psylliodes attenuatus Koch) MONITORING IN HOP GARDEN ABSTRACT In 2001 we caught of hop flea beetle, Psylliodes attenuates (Koch), on sticky traps was assessed by different colour, height and position in two commercial hop gardens, which hop grown. The largest number of hop flea beetles got trapped by yellow sticky traps which were placed 50 cm above the ground. Fewer hop flea beetles got trapped by white and blue sticky traps and there were no statistically significant differences between the latter two. Fewer the number of hop flea beetles got trapped parallel with the hop height. The number of hop flea beetles was different on different parts of hop garden. We cannot, however, claim that more or less hop flea beetles got trapped near the edge of hop garden in comparison with the inside of hop garden and vice versa. Key words: colour sticky traps, hop, Humulus lupulus, hop flea beetle, Psylliodes attenuatus 1 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, Odd. za varstvo rastlin, Cesta Žalskega tabora 2, 3310 Žalec 2 Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za agronomijo, Katedra za fitopatologijo in entomologijo, Jamnikarjeva 101, 1000 Ljubljana Hmeljev bolhač (Psylliodes attenuatus Koch) je pri nas pomemben škodljivec hmelja (Humulus lupulus L.) [3,9]. Bolhači spomladi povzročajo poškodbe predvsem na mladih listih, redkeje na poganjkih, poleti pa poleg listov poškodujejo tudi storžke [9]. Pri prepoznavanju gostiteljskih rastlin oziroma pri orientaciji žuželk so vključeni kemo-, okuševalni-, mehanski- in termo-higro receptorji. Izbor gostitelj ske rastline poteka v več stopnjah. S tipalkami se žuželka najprej orientira, po stiku z rastlino pa se aktivirajo mehanoreceptorske in kemoreceptorske zaznave [10]. Prokopy in Ownes (1983) sta preučevala vidno zaznavanje žuželk v njihovem naravnem okolju in ugotovila, da to ni odvisno samo od valovnih dolžin vidnega spektra, ki jih odbijajo objekti. Nanj vpliva tudi narava opazovanega površja, vključno z njegovo barvo, obliko in velikostjo, z optičnimi lastnostmi ozadja opazovanega objekta, osvetlitvijo, vidnim kotom in vizualno ter fiziološko občutljivostjo osebka, ki opazuje. Nekatere žuželke so močno dovzetne na barvo in svetlobo določenih valovnih dolžin. Za rumeno barvo je znano, da privabi mnoge rastlinojede žuželke. Barva je eden od mnogih dražljajev, ki jih rastlinojede žuželke uporabljajo pri izberi gostitelja. Žuželke imajo od 2 do 5 različnih tipov fotoreceptorjev, ki zaznavajo spektre različnih valovnih dolžin [4,7]. Vizualni dražljaji so zelo pomembni pri zaznavanju gostitelj skih rastlin še posebno pri žuželkah, ki so polifagi in se prehranjujejo na različnih gostiteljskih rastlinah, ki imajo različne morfološke lastnosti [7]. Vse žuželke, ki imajo razvit vid, imajo najmanj dva različna receptorja; enega za začetno zaznavanje, ki je v ultravijoličnem delu (žuželke najbolj zaznavajo pri valovni dolžini 350 nm) in drugo v zelenem delu, kjer imajo žuželke največjo sposobnost zaznavanja pri 540 nm. Te žuželke so sposobne primerjati dolgovalovni in kratkovalovni del spektra. Večina žuželk ima dodan receptor za modro svetlobo, ki ima največjo občutljivost pri valovni dolžini 440 nm [2]. Pri odraslih bolhačih vrste Phyllotreta striolata so pokazali veliko dovzetnost za zaznavanje različnih valovnih dolžin. Spektralna občutljivost te vrste bolhača je pri valovni dolžini med 350 in 600 nm. Samičke in samčki bolhača Phyllotreta striolata se enako obnašajo na odboje svetlobe [11]. Al-Doghairi (1999) je v svoji raziskavi primerjal učinkovitost lovljenja bolhača vrste Phyllotreta pusilla z različnimi barvnimi lepljivimi ploščami. Rumena in zelena barva sta najbolj privlačili to vrsto bolhača, saj imata odboj svetlobe v območju 500-600 nm, podobno kot listje rastlin. Al-Doghairi (1999) trdi, da je rezultat ulova bolhačev na plošče poleg fizikalno-kemijskih lastnosti plošče lahko zgolj slučajen oziroma pasiven. Na število ulovljenih osebkov na lepljive plošče vpliva poleg barve tudi oblika plošče, mesto njene postavitve, višina ter položaj nameščene plošče (horizontalno, vertikalno) [12]. Lepljive plošče se uporabljajo za spremljanje majhnih krilatih žuželk, zlasti škodljivcev v kmetijstvu. Veliko raziskovalcev je raziskovalo lepljive plošče in sicer vidno zaznavanje žuželk in tudi privabljanje na osnovi vonja [6]. 2 MATERIAL IN METODE V raziskavi smo želeli ugotoviti primernost barvnih lepljivih plošč za spremljanje hroščev hmeljevega bolhača. V ta namen smo v letu 2001 od sredine aprila do konca meseca oktobra spremljali hrošče hmeljevega bolhača z barvnimi lepljivimi ploščami v hmeljišču v Podvinu pri Polzeli in Miklavžu pri Taboru. Lokaciji se nahajata v Savinjski dolini. Obe hmeljišči sta bili veliki cca. 3 hektarje in posajeni s slovensko sorto hmelja, Auroro. V vsakem hmeljišču smo izbrali 16 točk (slika 1) in sicer ob robu kot tudi v notranjosti hmeljišča, kamor smo postavili 3 metre dolge bambusove palice. Na vsaki izbrani točki smo postavili 3 palice za tri različne barvne lepljive plošče, ki so si sledile v naslednjem zaporedju: rumena, modra, bela. Bambusove palice smo postavili v vrstni prostor v neposredno bližino hmeljne rastline. Barvne lepljive plošče so bile od proizvajalca Unichem d.o.o. iz Ljubljane, pravokotne oblike v velikosti 12 x 17 cm. Na vsaki bambusovi palici smo z ročnim baterijskim vrtalnikom zvrtali luknje v razmiku 50, 100, 150 in 200 cm od tal in nanje obesili barvne lepljive plošče s pomočjo aluminijaste žice. Plošče so bile izobešene vertikalno na površino tal. Plošče smo menjavali vsakih 7 do 10 in jih shranili ločeno po lokacijah, višinah in mestu namestitev v hmeljišču. V laboratoriju smo plošče pregledali s pomočjo stereomikroskopa pri 25-kratni povečavi. Na ploščah smo z obeh strani determinirali in prešteli hrošče hmeljevega bolhača. Determinacijo smo opravili s pomočjo determinacij skega ključa [5]. Dobljene podatke smo statistično ovrednotili z analizo variance - ANOVA in Duncanovim testom mnogoterih primerjav s pomočjo programa Statgraphics Plus for Windows - Version 4. 1/4 3/4 2/2 4J2 1/3 3/3 1/2 3/2 2/1 4/1 1/1 3/1 1-u 2.v 3.u 4.U 5.U Slika 1: Načrt postavitve bambusovih palic v hmeljišču Figure 1: The arrangement scheme of bamboo sticks in hop gardens 3 REZULTATI IN DISKUSIJA Skozi celotno obdobje spremljanja v letu 2001 se je v obeh hmeljiščih, v Miklavžu in Podvinu, ne glede na višino izobešenih barvnih lepljivih plošč, največ hroščev hmeljevega bolhača ulovilo na rumene lepljive plošče. Rumena je tista barva, ki privablja zelo širok spekter rastlinojedih žuželk [1,6] in tako imajo največje preferenco za rumeno barvo tudi hrošči hmeljevega bolhača. Ne glede na barvo lepljive plošče se je največ hroščev hmeljevega bolhača ulovilo na višini 50 cm od tal. Razlog temu je, da hrošči hmeljevega bolhača ponoči in ob deževnih dnevih počivajo pri tleh ali na spodnjih delih rastlin. Vsakodnevno se ob toplem in sončnem vremenu vračajo na višje dele rastlin hmelja [9]. To je tudi eden od verjetnih razlogov, da je bilo število ulovljenih bolhačev največje na najnižji višini spremljanja, na višini 50 cm od tal. 3.1 Lokacija Miklavž V hmeljišču v Miklavžu se je skozi celo obdobje spremljanja največ hroščev hmeljevega bolhača ulovilo na rumene lepljive plošče in sicer na višini 50 cm od tal (preglednica 1). Rumeni barvi je sledila bela, najmanj hroščev hmeljevega bolhača se je ulovilo na lepljive plošče modre barve. Med belo in modro barvo ni bilo statistično značilnih razlik v ulovih hroščev hmeljevega bolhača (preglednica 1). Preglednica 1: Povprečno število hroščev hmeljevega bolhača (Psylliodes attenuatus Koch) na barvnih lepljivih ploščah glede na višino izobešenih plošč na lokaciji Miklavž Table 1: Average number of trapped hop flea beetles (Psylliodes attenuatus Koch) by colour sticky traps at different heights in locations Miklavž Povprečno št. ulovljenih bolhačev s standardno napako in višina izobešene plošče (v cm) Barva plošče 50 100 150 200 rumena 8,8 ± 0,56a 1,9 ± 0,29a 1,1 ± 0,17a 0,9 ± 0,15a (a) (b) (b) (b) bela 4,9 ± 0,61b 1,4 ± 0,38a 0,5 ± 0,20b 0,5 ± 0,23ab (a) (b) (b) (b) modra 4,6 ± 0,60b 2,1 ± 0,50a 1,5 ± 0,32a 0,3 ± 0,21b (a) (ab) (ab) (b) a, b - skupine z enako črko znotraj stolpca ali vrstice (črke v oklepajih) glede na preučevan dejavnik se med seboj statistično značilno ne razlikujejo (Duncan-ov test mnogoterih primerjav, a = 5 %) > (D >o >W O 700 600 500 400 300 >55 200 100 n □ 200 cm □ 150 cm □ 100 cm □ 50 cm 4 0 4 0 5 0 4 0 5 o cn 5 0 6 o 01 o T3 ui o ai 6 0 6 0 7 0 6 0 7 o to 7 0 7 0 7 o to co 0 7 0 CD 0 CD 0 CD 0 CD 0 cn 0 CD 0 O) 0 0 cb Obdobje namestitve rumenih lepljivih plošč Slika 2: Število ulovljenih hroščev hmeljevega bolhača (Psylliodes attenuatus Koch) na rumenih lepljivih ploščah na različnih višinah v Miklavžu Figure 2: The number of trapped hop flea beetles (Psylliodes attenuatus Koch) by yellow sticky traps at different heights in Miklavž Največ hroščev se je ulovilo na višini 50 cm od tal, nato na 100 cm (preglednica 1, slika 2). Razlika med številom ulovljenih bolhačev na teh dveh višinah je bila statistično značilna. Sledil je ulov bolhačev na višini 150 cm, najmanjše število bolhačev je bilo na višini 200 cm 0 od tal. Razlike v številu ulovljenih bolhačev na višinah 100, 150 in 200 cm od tal niso bile statistično značilne. Med barvo lepljivih plošč in višino nameščenih plošč ni bilo statistično značilne interakcije. Spomladi, ko je bila populacija bolhačev v hmeljišču še majhna, so bili le-ti enakomerno razporejeni po celotnem hmeljišču; tako ob robovih kot tudi v notranjosti. Kasneje so bile razlike v številu ulovljenih bolhačev na različnih mestih v hmeljišču. Nikakor ne moremo trditi, da se je ulovilo več oziroma manj bolhačev v notranjosti hmeljišča, v primerjavi z robovi. 3.2 Lokacija Podvin Tudi v hmeljišču v Podvinu se je največ hroščev hmeljevega bolhača skozi celotno obdobje spremljanja, ne glede ena višino izobešenih lepljivih plošč, ulovilo na lepljive plošče rumene barve (preglednica 2). V Podvinu se je na višini 50 cm od tal največ hroščev hmeljevega bolhača ulovilo na modre lepljive plošče, nato na rumene, vendar med njima ni bilo statistično značilnih razlik (preglednica 2). Kot večina insektov tudi hrošče hmeljevega bolhača privlači rumena barva. Ulov insektov na lepljive plošče je lahko zgolj naključen oziroma pasiven [1]. To je lahko tudi eden od razlogov, da se je v Podvinu na modre lepljive plošče na višini 50 cm od tal ulovilo več bolhačev kot na rumene. Število ulovljenih hroščev hmeljevega bolhača na belih lepljivih ploščah se je statistično značilno razlikovalo od števila ulovljenih bolhačev na rumenih in modrih lepljivih ploščah (preglednica 2). Na ostalih treh višinah (100, 150 in 200 cm od tal) ni bilo statistično značilnih razlik v številu bolhačev znotraj iste barve. Preglednica 2: Povprečno število hroščev hmeljevega bolhača (Psylliodes attenuatus Koch) na barvnih lepljivih ploščah glede na višino izobešene plošče na lokaciji Podvin Table 2: Average number of trapped hop flea beetles (Psylliodes attenuatus Koch) by colour sticky traps at different heights in locations Podvin Povprečno št. ulovljenih bolhačev s standardno napako in višina izobešene plošče (v cm) Barva plošče 50 100 150 200 rumena 10,2 ± 1,32a 2,9 ± 0,30a 2,3 ± 0,32a 3,0 ± 0,38a (a) (b) (b) (b) bela 6,3 ± 1,55b 2,3 ± 0,38ab 1,5 ± 0,40a 2,0 ± 0,46a (a) (b) (b) (b) modra 10,8 ± 1,15a 1,7 ± 0,24b 1,7 ± 0,26a 2,5 ± 0,31a (a) (b) (b) (b) a, b - skupine z enako črko znotraj stolpca ali vrstice (črke v oklepajih) glede na preučevan dejavnik se med seboj statistično značilno ne razlikujejo (Duncan-ov test mnogoterih primerjav, a = 5 %) Največ bolhačev se je ulovilo na višini 50 cm od tal in se je statistično značilno razlikovalo od ulovljenih bolhačev na ostalih višinah (preglednica 2, slika 3). Med višinami 100, 150 in 200 cm od tal ni bilo statistično značilnih razlik pri ulovu bolhačev (preglednica 2). Prav tako ni bilo statistično značilne interakcije pri ulovu hmeljevih bolhačev med barvo lepljivih plošč in višino nameščenih plošč. 700 600 500 400 — — — — — 1—1..... n H . i—i > o >0) O ° 300 co 200 100 0 o o o O o Q o O o O O o O O "O "O m "O "O CD "O CD "O I— "O "O "O 00 "O 00 "O 00 "O CS5 "O O "O O o o O O CD O CD O O O O O 00 O 00 O 00 O CS5 O o h- o CS5 O 00 O T— O O C\l O CD O O C\l O CS5 O O O O CD T— O o CSI o CS5 00 O C\l Q o CN CD C\l O CN O CS5 C\l O CSI CD CO CN CN O O CN O CN O O CN CN Obdobje namestitve rumenih lepljivih plošč □ 50 cm □ 100 cm □ 150 cm d200 cm Slika 3: Število ulovljenih hroščev hmeljevega bolhača (Psylliodes attenuatus Koch) na rumene lepljive plošče na različnih višinah v Podvinu Figure 3: The number of trapped hop flea beetles (Psylliodes attenuatus Koch) by yellow sticky traps at different heights in Podvin Število ulovljenih hroščev hmeljevega bolhača je bilo različno glede na mesta postavitve barvnih lepljivih plošč v hmeljišču. Že zgodaj spomladi so bile razlike med posameznimi opazovanimi mesti. Skozi celotno obdobje spremljanja se je največ bolhačev ulovilo na mestih, ki so označena na sliki 1 z oznako 3/4, 4/2, 2/2 in 3/2. Za razporeditev bolhačev v hmeljišču v Podvinu velja enako kot v Miklavžu, da ne moremo reči, da se je več bolhačev ulovilo ob robovih hmeljišč v primerjavi z notranjostjo, kot je do sedaj veljalo zmotno prepričanje. 4 ZAKLJUČKI 5 pridobljeni podatki spremljanja hmeljevega bolhača (Psylliodes attenuatus Koch) z različnimi barvnimi lepljivimi ploščami v dveh hmeljiščih v Savinjski dolini, pridemo do naslednjih zaključkov: □ Barvne lepljive plošče so primerne za spremljanje (monitoring) hroščev hmeljevega bolhača in sicer se je največ bolhačev ulovilo na rumene lepljive plošče. Rumeni barvi je sledila bela, najmanj bolhačev pa se je ulovilo na modre lepljive plošče. Med belo in modro barvo ni bilo statistično značilnih razlik pri ulovu hroščev hmeljevega bolhača. □ Največ hroščev hmeljevega bolhača se je ulovilo na plošče izobešene vertikalno na tla in sicer na višini 50 cm od tal, nato je število ulovljenih bolhačev vzporedno z višino hmelja padalo. □ Rumene lepljive plošče lahko uspešno uporabimo pri napovedovanju pojava hmeljevega bolhača (pri opazovalno-napovedovalni službi). Za bolj učinkovito spremljanje hroščev hmeljevega bolhača bi bilo potrebno na rumene lepljive plošče dodati hlapne spojine, ki privabljajo omenjenega bolhača, kar je predmet nadaljnjih raziskav. □ Število ulovljenih hroščev hmeljevega bolhača je bilo različno glede na različna mesta spremljanja v hmeljiščih. Nikakor ne moremo trditi, da se je več bolhačev ulovilo ob robovih hmeljišča v primerjavi z notranjostjo. 5 VIRI 1. Al-Doghairi, M.A., Dissertation pest management tactics for the western cabbage flea beetle (Phyllotreta pusilla Horn) on brassica crops.- Degee of doctor of philosophy, Colorado State University, 1999, 86 s. 2. Hardie, R.C., Kirschfeld, K., Ultraviolet sensitivity of fly photoreceptors R7 and R8: evidence for a sensitising function.- Biophysics of Structure and Mechanism, 9(1983), s. 171-180. 3. Kač, M., Bolezni in škodljivci na hmelju.- Žalec, Kmetijska proizvajalna in poslovna zveza Žalec, 1957, 201 s. 4. Kelber, A., Receptor based models for spontaneous colour choices in flies and butterflies.- Entomologia Experimentalis et Applicata, 99(2001)2, s. 231-244. 5. Lohse G.A., Lucht W.H., Die Kafer Mitteleuropas. Chrysomelidae.- Krefeld, Goecke&Evers Verlag, (1994), s. 92-141. 6. Muirhead-Thomson R.C., Trap responses of flying insects. The influence of trap design on capture efficiency.- London, Academic Press Inc. San Diego, 1991, s. 180 -196. 7. Prokopy, R.J., Owens, E.D., Visual generalists with visual specialist phytophagous insects: host selection behaviour and application to management. -Entomologia Experimentalis et Applicata, 24(1978), s. 409-420. 8. Prokopy, R.J., Owens, E.D., Visual detection of plants by herbivorous insects. Annual Review of Entomology, 28(1983), s. 337-364. 9. Rak-Cizej, M., Žolnir, M., Hmeljev bolhač (Psylliodes attenuatus Koch) vse pogostejši škodljivec hmelja v Sloveniji.- 6. slovensko posvetovanje o varstvu rastlin, Zreče; Ljubljana, DVRS (2003), s. 233-238. 10. Visser, J.H., Host odour perception in phytophagous insects.- Annals of the Entomological Society of America, 31(1986), s. 121-144. 11. Yang, E.C., Lee, D.W., Wu, W.Y., Action spectra of phototactic responses of the flea beetle, Phyllotreta striolata.- Physiological Entomology, 28(2003)4, s. 362-368. 12. Yano, E., Sampling protocol for pre- and post-release evaluations of natural enemies in proteced culture. V. Biological control of arthropod pests in protected cultivation.-Conference Proceeding (neobjavljeno), 1998. OSNOVE GENSKEGA KARTIRANJA KMETIJSKIH RASTLIN Andreja ČERENAK1, Branka JAVORNIK2 UDK / UDC 631.528.6:631.52 (045) pregledni znanstveni članek / review article prispelo / received: 14.10.2008 sprejeto / accepted: 22.12.2008 IZVLEČEK Namen sedanjega žlahtniteljskega programa, ki je kombinacija klasičnega in molekularnega pristopa, je razvoj sort hmelja z izboljšano kvaliteto in kvantiteto pridelka. Tehnologija molekulskih markeijev, pri kateri dobimo veliko število polimorfizmov neodvisno od vplivov okolja se zelo uspešno uporablja pri izdelavi genskih kart. V prispevku je predstavljena osnovna teorija in metode sicer zahtevnega genskega kartiranja. Ključne besede: gensko kartiranje, žlahtnjenje, kmetijske rastline THE BASIS OF GENETIC MAPPING OF AGRICULTURAL PLANTS ABSTRACT Current hop breeding program, combining classical and molecular approach, is aimed at developing hop cultivars with improved quality and quantity. The molecular marker technology with the ability to generate large number of polymorphisms independent of environmental factors has been proven to be very useful in the construction of genetic maps. In the article the basic theory and methods are discussed in complex approach of genetic mapping. Keywords: genetic mapping, breeding, agricultural plants 1 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, Cesta Žalskega tabora 2, SI-3310 Žalec 2 Biotehniška Fakulteta, Katedra za genetiko, biotehnologijo in žlahtnjenje rastlin, Jamnikarjeva 101, SI-1000 Ljubljana Izbiro ustrezne metode žlahtnjenja narekujejo specifične lastnosti hmeljne rastline (trajna, dvodomna rastlinska vrsta, storžke razvijejo le ženske rastline). Zaradi dvodomnosti so hmeljne rastline genetsko zelo heterozigotne, kar se odraža v veliki genski variabilnosti potomcev. Težava pri žlahtnjenju hmelja je njegova dolgotrajnost, saj traja vzgoja sort najmanj 10 let. Splošni interes panoge je čim hitrejši odziv žlahtnjenja na potrebe pridelovalcev in pivovarske industrije. Pri številnih razširjenih kmetijskih rastlinah se je izkazalo, da lahko sodobni molekulsko genetski pristopi bistveno prispevajo k učinkovitejši vzgoji izboljšanih novih sort. Pri hmelju je zastavljen program, ki povezuje klasično žlahtnjenje z molekulsko genetskimi pristopi, ki lahko s svojimi rezultati skrajšajo vzgojo novih sort in omogočajo ekonomsko bolj opravičeno pridelovanje hmelja. Orodja, kot so razvoj molekulskih markerjev in izdelava genskih kart za identifikacijo markerjev povezanih z npr. vsebnostjo alfa kislin, pridelkom in odpornostjo na Verticillium, bi lahko neposredno služila v žlahtnjenju hmelja. Hmeljni genom je v primerjavi z ostalimi kmetijskimi rastlinami še vedno slabo raziskan, kljub intenzivnejšim raziskavam predvsem v deželah pridelovalkah oz. žlahtniteljicah hmelja. Gensko kartiranje se je pri številnih rastlinskih vrstah izkazalo za zelo učinkovito pri identifikaciji in izolaciji pomembnih genov, ki kontrolirajo tako kvalitativne kot kvantitativne lastnosti. Klasični postopki določanja agronomsko pomembnih lastnosti rastlin temeljijo na različnih morfoloških, fenoloških in agronomskih markerjih, vendar je njihova slabost praviloma delovna, predvsem pa časovna dolgotrajnost. Vključitev genskih kart v klasično žlahtnjenje lahko tako poveča učinkovitost žlahtnjenja in selekcijskih programov. 2 KAJ JE GENSKO KARTIRANJE Genska karta vrste je abstraktni model linearnega zaporedja skupin genov in markerjev. Pri izdelavi genskih kart ločimo dva pristopa, in sicer gensko kartiranje, ki temelji na pojavu vezanosti genov in ugotavljanju pogostnosti rekombinacij, ter fizično kartiranje, ki se opira na citogenetske metode (označevanje kromosomskih fragmentov, in situ hibridizacija) in tehnologijo rekombinantne DNA. Fizično kartiranje je torej orodje za povezavo med DNA sekvencami in lastnostmi. Gensko kartiranje nam daje bolj ali manj natančno oceno razdalje med geni ali genskimi markerji na istem kromosomu, metode fizičnega kartiranja pa nam pokažejo mesto na kromosomu, kjer se geni ali genski markerji nahajajo. Za fizično kartiranje so potrebni DNA vektorji (kozmidi, YAC, BAC), ki se uporabljajo za kloniranje večjih delov DNA. Izdelava citogenetskih kart je enostavnejša za vrste z večjimi kromosomi. Gensko kartiranje se opira na dejstvo, da se geni, ki so na istem kromosomu, dedujejo vezano. Medsebojna oddaljenost različnih lokusov se ocenjuje na osnovi pogostnosti pojavljanja rekombinacij. Pogostnost rekombinacij vzdolž celotnega genoma ni popolnoma enaka, prav tako pa je razmerje med genetsko razdaljo, merjeno v cM in fizično razdaljo, merjeno z baznimi pari različno pri različnih vrstah, zato enostavno primerjanje med različnimi vrstami organizmov ni možno. Osnovni cilj kartiranja je tesna povezanost markerja in fenotipske lastnosti ter njuno skupno dedovanje pri kontroliranem križanju. Vezani markerji lahko predstavljajo neprecenljivo vrednost pri žlahtnjenju s pomočjo markerjev (MAS - Marker Assisted Selection). MAS omogoča večjo učinkovitost selekcije zaradi zmanjšanja velikosti rastlinske populacije in možnosti selekcije na zgodnji razvojni stopnji rastlin. Prisotnost tesne povezave (< 5 cM med genom in markerjem) omogoča uporabnost markerja v selekciji sejančkov. Uporaba MAS ima zlasti veliko uporabno vrednost pri trajnih rastlinskih vrstah [14]. Pri primerjalnem genskem kartiranju temeljimo na primerjavi genskih kart med različnimi vrstami. Omogoča nam odkritje sinteničnih skupin, ki so skozi evolucijo ostale ohranjene pri različnih vrstah. Novejša oblika genskih kart so dogovorne (angl. consensus) genske karte, ki združujejo informacije več različnih populacij iste vrste in je zato razpored markerjev robusten. Dogovorne karte so osnova za filogenetske študije in raziskave genov povezanimi z npr. pomembnimi lastnostmi pri rastlinah, živalih ali ljudeh. Medtem ko so za pšenico, koruzo, ječmen, riž, sončnico, lečo in številne druge agronomsko pomembne rastlinske vrste genske mape že zelo izdelane, pa je pri nekaterih rastlinah ta proces še nekoliko v zaostanku. 3 IZBIRA USTREZNE POPULACIJE ZA GENSKO KARTIRANJE Za uspeh kartiranja je zelo pomembna izbira genetskega materiala za križanja. Najpogosteje se uporabljajo potomci F2 generacije, povratnih križanj, dihaploidi ali RILs (Recombinant Inbred Lines). Najbolj informativne so F2 populacije z uporabo kodominantnih markerjev. Testiranje potomcev F2 generacije se pogosto uporablja pri genskem kartiranju, ko fenotip ni izražen konsistentno (npr. odpornost na bolezni) ali ko lastnost določajo QTLi (kvantitativni lokusi). Populacije povratnih križanj so lahko uporabne za kartiranje dominantnih markerjev, če so vsi lokusi rekurentne komponente homozigotni in če imata dajalec in prejemnik nasprotne polimorfne markerje. Pri manjši zasičenosti markerjev (> 15 % rekombinacij) so populacije povratnih križanj bolj informativne v primerjavi z RIL. Povečano število rekombinacij je koristno za tesne povezave, a je lahko neželeno pri izdelavi kart z nizko nasičenostjo markerjev [22]. Pri naravnih populacijah iz etičnih, ekonomskih ali časovnih razlogov ni možno izvesti sistematična kontrolirana križanja (npr. pri človeku, nekaterih živalskih in drevesnih vrstah,...). V teh primerih so faze vezanosti genov običajno neznane. Populacija je genetsko heterogena in velikosti družin so običajno premajhne, da bi lahko izvedli analizo znotraj družine. Pri določenih rastlinskih vrstah je zaradi izrazite inbriding depresije [6], samoinkompatibilnosti ali dvodomnosti vzgoja omenjenih populacij otežkočena ali onemogočena. Nadomestna metoda v teh primerih je tako imenovano dvojno pseudotestno križanje, pri katerem križamo dve zelo heterozigotni akcesiji in naredimo na osnovi segregacijske analize F1 potomcev neodvisni karti za oba starševska genotipa [8]. Omenjeno križanje se je izkazalo za primerno pri konstruiranju genskih kart različnih trajnih rastlinskih rodov in vrst, kot so jablana [15], Prunus sp. [12], navadna smreka [1], Eucalyptus sp. [17], japonska kriptomerija [23], Pinus sp. [25], Populus sp. [4], zaradi primernosti uporabe pa se uporablja tudi pri hmelju. Uporabnost karte je odvisna od povezav markerjev z lastnostmi, zato je pomembno, da v analizo vključimo čim večje število morfoloških lastnosti vključenih osebkov. Zelo pomemben je izbor staršev uporabljenih v družini križanja, saj stopnja polimorfizma odločilno vpliva na stopnjo segregacije pri potomcih. Vsekakor so v tem v prednosti tujeprašnice pred samoprašnicami. Pri križanjih adaptirane in divje dednine prihaja do motenj pri parjenju kromosomov in rekombinacij skih frekvencah. Pri analizi populacije potomcev, nastale s križanjem divjega starša, zasledimo veliko število polimorfizmov v primerjavi s potomci, nastalimi s križanjem v ožjem sorodstvu [22]. Pri odbiri čim manj sorodnih staršev si pomagamo s podatki o morfološki, geografski ali molekularni variabilnosti, slednja se danes pri velikem številu rastlinskih vrst vedno bolj uveljavlja. 4 IZDELAVA GENSKE KARTE Skupina vezanih markerjev (ang. linkage group) je biološko gledano skupina genov, ki se nahajajo na istem kromosomu, statistično gledano pa je to skupina lokusov, ki se pri določenih statističnih pogojih deduje skupaj. Pogoji za združevanje v skupine morajo biti izbrani tako, da je rezultat čim bolj informativen. Karakteristike dobrega postopka tvorjenja skupin so: Število skupin mora sovpadati z biološkimi pričakovanji (npr. s haploidnim številom kromosomov). Velikost vezanih skupin markerjev mora biti optimalna. Prevelike skupine nakazujejo napačno vezanost ali premalo stroge kriterije tvorjenja skupin. Premajhne skupine vezanih markerjev pa označujejo slabo kvaliteto podatkov, majhen vzorec ali majhno število markerjev. V prvem koraku kartiranja tvorimo skupine markerjev na osnovi ocen pogostnosti rekombinacij med posameznimi lokusi. Če izdelujemo karto s skupino markerjev, ki še niso bili kartirani, je zaradi pravilnosti rezultatov potrebno razvrstiti podatke z dovolj veliko lod vrednostjo. Lod vrednost (Z(9)) (angl. lod of odds) je statistično merilo za ocenjevanje vezanosti dveh markerjev. Po definiciji je lod logaritem pogostnosti rekombinacij, ki jih opazujemo pri določeni frekvenci rekombinacij v primerjavi s hipotezo, da opazovani podatki predstavljajo neodvisno dedovanje (0 = 0,5). Z dovolj visoko postavljeno vrednostjo lod onemogočimo povezavo skupin markerjev, ki se nahajajo na različnih kromosomih. V idealnem primeru se število skupin ujema s številom kromosomov v haploidnem stanju. Funkcije genskega kartiranja opisujejo matematični odnos med pogostnostjo rekombinacij (r) in razdaljo na karti (x). Razdalja na karti med dvema markerjema je odvisna od povprečnega števila rekombinacij med njima. Dejanski odnos pa je odvisen tudi od stopnje interference med rekombinacijami. Intereferenca pomeni, da imajo rekombinacijski dogodki v medsebojni bližini vpliv na ostale rekombinacije. Interferenca se spreminja glede na organizem, lokacijo prekrižanja, dejavnike okolja in številne ostale faktorje. Meri se s koeficientom skladnosti, ki izraža razmerje med opazovanim in pričakovanim dvojnim prekrižanjem kromosomov. Računalniški programi za ugotavljanje povezav med markerji ocenjujejo razdalje na osnovi ocen pogostnosti rekombinacij (r) in vrednosti lod ter z upoštevanjem njunih standardnih napak. Z večanjem števila markerjev se hitro zvišuje tudi možni vrstni red; za n markerjev je možnih (1/2)n! razporeditev. Na voljo je več računalniških programov, ki nam omogočajo analize vezanosti lokusov in se različno uporabljajo glede na uporabljen tip populacije in markerjev. Žal večina programov ni primerna pri pseudotestnem križanju (običajna populacija pri hmelju), najbolj uporaben v tem primeru je JoinMap program, ki ga podpira statistično manj optimalna metoda najmanjših kvadratov. V tem primeru je razvrščanje markerjev v skupine izvedeno na osnovi testa neodvisnosti (prevedenega v lod vrednost) pri različnih pragih signifikantnosti. Kartiranje temelji na dodajanju posameznih lokusov zaporedno, s tem da začnemo pri najbolj informativnem paru lokusov (paru z največjo lod vrednostjo). Za vsak dodani lokus program poišče njegovo najboljše mesto na obstoječi karti in ponovno preračuna vse statistične vrednosti ob njegovi namestitvi. Ko se statistična značilnost preveč strmo zmanjšuje je lokus odstranjen. Algoritem se ponavlja dokler niso obravnavani vsi lokusi. Pokritost genoma z markerji (ang. marker coverage) je definirano kot razmerje med dolžino genske karte in celotno dolžino genoma. Gostota karte (angl. map density) je definirana kot povprečje (ali maksimum) razdalj med sosednjimi markerji. Oba principa sta osnovana na predpostavki, da so markerji naključno razporejeni na karti. Velikost genoma ocenimo s poznavanjem celotnega števila markerjev, velikostjo karte, mejne vrednosti lod funkcije, števila markerjev z lod vrednostjo enako ali večjo od mejne vrednosti lod in haploidnega števila kromosomov. Pogostnost rekombinacij med dvema lokusoma je odvisna od njune medsebojne oddaljenosti. Pogostnost pojavljanja rekombinacij med različnimi lokusi predstavlja mero njihove medsebojne oddaljenosti. Enoto pogostnosti pojavljanja rekombinacij (ena rekombinacija na 100 mej oz) so v čast T. H. Morganu poimenovali centimorgan (cM). V povprečju velja ocena, da pri evkariontih 1 cM pomeni razdaljo med dvema lokusoma, ki je 1 x 106 baznih parov, frekvenca rekombinacij, ki jo v poskusih še zaznamo, pa navadno ni nižja od 0,1 - 0,2 %, kar na kromosomu pomeni nekaj sto tisoč baznih parov. Razmerje med genetsko razdaljo (cM), določeno z genskim kartiranjem in fizično razdaljo, merjeno z baznimi pari, je pri različnih rastlinskih vrstah različno in zato je težko predvideti, kako velik segment je med genom in markerjema. Pogostnost rekombinacij vzdolž celotnega genoma ni popolnoma enaka, v bližini telomer je večja kot v bližini centromer, poleg tega pa obstajajo v genomu tudi območja s povečano pogostnostjo prekrižanj. Pri sesalcih je ženska genska karta daljša kot moška genska karta, saj se več rekombinacij zgodi med oogenezo kot med spermatogenezo. Tudi pri rastlinah so npr. pri kavčukovcu [13] in vrbi [9] odkrili, da je povprečna rekombinacijska stopnja moških mejoz nižja kot rekombinacijska stopnja ženskih mejoz. Teoretično bi bilo možno določiti povezavo genov najbolj neposredno z opazovanjem genotipov in njihovih frekvenc na osnovi gamet. Pri večini rastlinskih vrst (izjema so dihaploidi) to ni mogoče, zato uporabljamo posredne načine, med katerimi so najbolj običajna testna in povratna križanja. Karte lahko primerjamo z združevanjem kart oz. analiziranih podatkov iz različnih populacij iste vrste, ki jih kartiramo ali s tvorjenjem povezav med posameznimi segmenti genoma, medtem ko ostale dele genoma analiziramo ločeno. S tem načinom je možno tudi preverjati ali je nek kvantitativni lokus, določen v eni populaciji, prisoten tudi v drugi. S primerjalnim kartiranjem lahko precej zmanjšamo stroške in pospešimo postopek nastajanja karte. Prava integrirana karta je lahko narejena le, če so podatki združeni in analizirani skupaj. Dogovorne (angl. consensus) karte so bile narejene za številne rastlinske vrste, saj kartiranje z več populacijami zagotavlja številne prednosti v primerjavi s kartiranjem ene same populacije, dogovorna karta je bolj robustna. To je posebnega pomena pri določitvi mest določenih genov. S tem načinom kartiranja se lahko določijo kromosomske prerazporeditve in genske duplikacije, ki predstavljajo osnovo za komparativne študije med sorodnimi vrstami in podvrstami. Zaradi svoje specifičnosti in kodominantnega značaja so SSR in EST markerji zelo uporabni za integracijo starševskih kart [1]. Primerjalne karte zasičene s številnimi EST markerji postajajo osnovno orodje za primerjavo vezanih skupin in kvantitativnih lokusov, dobljenih iz različnih pedigrejev. 5 QTL KARTIRANJE QTL kartiranje je kombinacija genskega kartiranja in klasične kvantitativne genetike. QTL (quantitative trait loci) so geni, ki vplivajo na kvantitativne lastnosti oz. lokusi ali specifične regije v genomu, povezane s kvantitativno lastnostjo. Za kvantitativne lastnosti je značilna kontinuirana distribucija podatkov, vrednosti so merljive in na lastnost vpliva veliko število genov in okolje. Kartiranje vključuje določitev QTLov, njihovo lokacijo in oceno parametrov QTLov, npr. velikost učinka posameznega starša. Na splošno je fenotip kvantitativne lastnosti izražen kot vsota genotipa in okolja (y = / + ai+ et; kjer je yi vrednost kvantitativne lastnosti merjena na osebku i, / je srednja vrednost populacije, ai je vpliv genotipa in ei vpliv okolja). Genetska komponenta ai sestoji iz več genov z malim učinkom. Učinki teh genov so premajhni, da bi jih lahko merili ločeno, merljivi so le njihovi aditivni učinki. Mešani model dedovanja je danes najpogostejši genetski model [7]. Po tem modelu se genetska komponenta deli na dva dela, in sicer na QTL komponento (g), ki vključuje le enega ali nekaj genov z večjim vplivom (angl. major genes) in na poligeno komponento (ai), sestavljeno iz več genov z manjšim vplivom na lastnost. Podatki, potrebni za QTL kartiranje so genski markerji urejeni v genski karti in fenotipski podatki, to so meritve kvantitativne lastnosti. Odnos med markerjem (kvalitativna lastnost) in med variabilnostjo kvantitativne lastnosti QTLa se ovrednoti z uporabo statističnih modelov. Večji kot je del genoma, ki je pokrit z markerji, večja je možnost določitve QTLov, vezanih na markerje. Na moč določitve QTLov vpliva število genov, ki kontrolirajo lastnost in njihovo mesto nahajanja, porazdelitev genetskih učinkov, pojav genskih interakcij, dedovanje lastnosti, število segregirajočih genov v populaciji, tip in velikost populacije, gostota in pokrivnost vezanih skupin ter statistična metodologija, uporabljena pri QTL kartiranju. Najbolj primeren tip populacije za QTL kartiranje so povratna križanja. Pri analiziranju družine pseudotestnega križanja lahko določimo le QTLe, pri katerih je vsaj eden ali pa sta oba starša heterozigotna za alela z močnim alternativnim učinkom in ki nista prikrita z dominanco ali delovanjem okolja [16]. QTL kartiranje je izrednega pomena pri drevesnih in trajnih vrstah, kjer so prisotna dolga generacijska obdobja in daljši juvenilni čas, da rastlina doseže stanje zrelosti [5,20,21,24]. 6 KARTIRANJE GENOMA HMELJA Pri hmelju je bila do sedaj objavljena moška in ženska genska karta hmelja nemških raziskovalcev, izdelana z AFLP markerji pri potomcih F1 generacije [18,19]. O kartiranju in določitvi QTLov so poročali tudi japonski raziskovalci [10,11], vendar je potrebno za potrditev identificiranih QTLov, povezanih s kemičnimi komponentami grenčičnih smol hmelja, preverjanje na genotipih različnega izvora. Slovenska skupina raziskovalcev je objavila gensko karto hmelja s hkratno določitvijo QTLov povezanih z alfa kislinami [2], z dodanimi fenotipskimi rezultati je bila dosežena ponovljivost določenih QTLov v več letih, določeni pa so bili tudi perspektivni QTLi za pridelek [3]. Navedeni rezultati so prvovrstni v svetovnem merilu in bodo nadgrajeni z novimi rezultati. 7 ZAKLJUČEK V prispevku je predstavljena teorija in osnovne metode, ki se najpogosteje uporabljajo pri genskem kartiranju markerjev. Žlahtnjenje hmelja je sorazmerno dolgotrajen in zapleten postopek, zato lahko uporaba markerjev, povezanih z agronomsko pomembnimi lastnostmi bistveno prispeva k vzgoji novih sort hmelja. Tehnologija molekulskih markerjev, pri kateri dobimo veliko število polimorfizmov neodvisno od vplivov okolja se uporablja za številne aplikacije v žlahtniteljskih programih različnih kmetijskih rastlin. 8 LITERATURA 1. Achere, V., Faivre-Rampant, P., Jeandroz, S., Besnard, G., Markussen, T., Aragones, A., Fladung, M., Ritter, E., Favre, J.M., A full saturated linkage map of Picea abies including AFLP, SSR, ESTP, 5S rDNA and morphological markers.- Theoretical and Applied Genetics, 108(2004), p. 1602-1613. 2. Cerenak, A., Satovic, Z., Javornik, B., Genetic mapping of hop (Humulus lupulus L.) applied to the detection of QTLs for alpha-acid content.- Genome, 49(2006), p. 485494. 3. Cerenak, A., Satovic, Z., Jakše, J., Luthar, Z., Carovic-Stanko, K., Javornik, B., New yield QTLs and verification of alpha acid content QTLs in hop- In print 4. Cervera, M.T., Storme, V., Ivens, B., Guemao, J., Liu, B.H., Hostyn, V., Van Slycken, M., Van Montague, M., Boerjan, W., Dense genetic linkage maps of three Populus species (Populus deltoides, P. nigra and P. trichocarpa) based on AFLP and microsatellite markers.- Genetics, 158(2001), p.787-809. 5. Doligez, A., Bouquet, A., Danglot, Y., Lahogue, F., Riaz, S., Meredith, C.P., Edwards, K.J., This, P., Genetic mapping of grapevine (Vitis vinifera L.) applied to the detection of QTLs for seedlessness and berry weight.- Theoretical and Applied Genetics, 105(2002), p. 780-795. 6. Fisher, B.M., Salakhutdinov, I., Akkurt, M., Eibach, R., Edwards, K.J., Topfer, R., Zyprian, E.M., Quantitative trait locus analysis of fungal disease resistance factors on a molecular map of grapevine.- Theoretical and Applied Genetics, 108(2004), p. 501-515. 7. Gai, J.Y., Wang, J.K., Identification and estimation of a QTL model and its effects.-Theoretical and Applied Genetics, 97(1998), p. 1162-1168. 8. Grattapaglia, D., Sederoff, R. Genetic linkage maps of Eucalyptus grandis and Eucalyptus urophylla using a pseudo-testcross: Mapping strategy and RAPD Markers.-Genetics, 137(1994), p. 1121-1137. 30 9. 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Hanley, S., Barker, J.H.A., Van Ooijen, J.W., Aldam, C., Harris, S.L., Ahman, I., Larsson, S., Karp, A., A genetic linkage map of willow (Salix viminalis) based on AFLP and microsatellite markers.- Theoretical and Applied Genetics, 105(2002), p. 192-204. Koie, K., Inaba, A., Okada, Y., Kaneko, T., Ito, K., Construction of the genetic linkage map and QTL analysis on hop (Humulus lupulus L.).- Proceedings of the 1st International Humulus Symposium, 1-7 Aug. 2004, Corvallis, Oregon. Edited by K. E. Hummer and J.A. Henning. Acta.Hort. 668, ISHS 2005, p. 59-67. Koie, K., Okada, Y., Construction of the genetic linkage map and QTL analysis on hop (Humulus lupulus L.).- Proceedings of the 1st ISHS International Symposium. . 1st ISHS International Symposium, Corvallis, 1-7 aug. 2004. Corvallis, ISHS: p. 7. Lambert, P., Hagen, L.S., Arus, P., Audergon, J.M., Genetic linkage maps of two apricot cultivars (Prunus armeniaca L.) compared with the almond Texas x peach Earlygold reference map for Prunus.- Theoretical Applied Genetics, 108(2004), p. 1120-1130. Lespinasse, D., Rodier-Goud, M., Grivet, L., Leconte, A., Legnate, H., Seguin, M., A saturated genetic linkage map of rubber tree (Hevea spp.) based on RFLP, AFLP, microsatellite, and isozyme markers.- Theoretical and Applied Genetics, 100(2000), p. 127-138. Ling, S., Constructing genetic maps for outbred experimental crosses.- Doctoral thesis. Berkeley, University of California (1999), p. 124. Maliepaard, C., Alston, F.H., Van Arkel, G., Brown, L.M., Chevreau, E., Dunemann, F., Evans, K.M., Gardiner, S., Guilford, P., van Heusden, A.W., Janse, J., Laurens, F., Lynn, J.R., Manganaris, A.G., Den Nijs, A.P.M., Periam, N., Rikkerink, E., Roche, P., Ryder, C., Sansavini, S., Schmidt, H., Tartarini, S., Verhaegh, J.J., Vrielink-Van Ginkel, M., King, G.J., Aligning male and female linkage maps of apple (Malus pumila Mill.) using multi-allelic markers.- Theoretical and Applied Genetics, 97(1998), p. 60-73. Marques, C.M., Vasquez-Kool, J., Carocha, V.J., Ferreira, J.G., O'Malley, D.M., Liu, B.-H., Sederoff, R., Genetic dissection of vegetative propagation traits in Eucalyptus tereticornis and E. globulus.- Theoretical and Applied Genetics, 99(1999), p. 936-946. Myburg, A.A., Griffin, A.R., Sederoff, R., Whetten, R.W., Comparative genetic linkage maps of Eucalyptis grandis, Eucalyptus globulus and their F1 hybrid based on a double pseudo-backcross mapping approach.- Theoretical and Applied Genetics, 107(2003), p. 1028-1042. Seefelder, S., Ehrmaier, H., Schweizer, G., Seigner, E., Male and female genetic linkage map of hops, Humulus lupulus.- Plant Breeding 119(2000), p. 249-255. Seefelder, S., Lutz, A., Seigner, E., Mapping of a powdery mildew resistance gene in hop (Humulus lupulus L.).- Proceedings of the Scientific Commission, I.H.G.C., 20-25 Feb. 2005, George, South Africa. Edited by E. Seigner. By Bayerische Landesanstalt fur Bodenkultur und Pflanzenbau, Hull, Germany, p. 31-35. Sewell, M.M., Davis, M.F., Tuskan, G.A., Wheeler, N.C., Elam, C.C., Bassoni, D.L., Neale, D.B., Identification of QTLs influencing wood property traits in loblolly pine (Pinus taeda L.) II. Chemical wood properties.- Theoretical and Applied Genetics, 104(2002), p. 214-222. Sewell, M.M., Bassoni, D.L., Megraw, R.A., Wheeler, N.C., Neale, D.B., Identification of QTLs influencing wood property traits in loblally pine (Pinus taeda L.). I. Physical wood properties.- Theoretical and Applied Genetics, 101(2000), p. 1273-1281. Staub, J.E., Serquen, F.C., Genetic markers, map construction, and their application in plant breeding.- HortScience, 31, 5(1996), p. 731-741. Tani, N., Takahashi, T., Iwata, H., Mukai, Y., Ihara, T.U., Matsumoto, A., Yoshimura, H., Murai, M., Nagasaka, K., Tsumura, Y., A consensus linkage map for sugi (Cryptomeria japonica) from two pedigrees, based on microsatellites and expressed sequence tags.- Genetics, 165(2003), p. 1551-1568. 24. Wang, D., Karle, R., Iezzoni, A.F., QTL analysis of flower and fruit traits in sour cherry.- Theoretical and Applied Genetics, 100(2000), p. 535-544. 25. Yin, T.-M., Wang, X.-R., Andersson, B., Lercetau-Kohler, E., Nearly complete genetic maps of Pinus sylvestris L. (Scots pine) constructed by AFLP marker analysis in a full-sib family.- Theoretical and Applied Genetics, 106(2003), p. 1075-1083. IMPLEMENTACIJA NUMERIČNIH METOD OCENJEVANJA KAKOVOSTI KRIŽANCEV HMELJA Viljem PAVLOVIČ1, Andreja ČERENAK2, Martin PAVLOVIČ2, Črtomir ROZMAN1 UDK / UDC 633.791:631.528 (045) izvirni znanstveni članek / original research article prispelo / received: 10.08.2008 sprejeto /accepted: 19.12.2008 IZVLEČEK Žlahtnjenje hmelja v smeri tržno zanimivih sort omogoča možnost nadaljnjega razvoja hmeljarstva in prispeva k ohranitvi mednarodne panožne konkurenčnosti. Pri ocenjevanju perspektivnosti posameznih križancev so zelo uporabne tudi različne numerične metode. Cilj uporabe numeričnih metod v klasifikacijskih analizah je izdelava objektivne in stabilne klasifikacije. Metode umetne inteligence sicer ne bodo nadomestile ekspertov, lahko pa so nam v pomoč pri odločanju. V ospredju sta predvsem hitrost in zanesljivost procesiranja informacij kar pa je ključnega pomena za kakovostno odločanje. V prispevku je prikazana uporaba numeričnih metod pri ex post analizi perspektivnosti slovenskih križancev hmelja. Ključne besede: žlahtnjenje hmelja, numerične metode, podpora odločanju IMPLEMENTATION OF NUMERICAL METHODES FOR ASSESSMENT OF HOP HYBRIDS ABSTRACT Hop breeding focused on new varieties according to hop market demands enables a development of a hop industry and keeps up its international competitive position. A use of various numerical methods can be of benefit in assessment of perspective hop hybrids. Numerical methods are used in classification analyses in order to obtain objectives and a stable classification. Methods based on artificial intelligence cannot replace experts. However, they can be of great help in a decision-making. Speed and reliability of processing information are in the forefront that is crucial to efficient decision-making. The article presents a use of numerical methods in ex post hop hybrids assessment in Slovenia. Key words: hop breeding, numerical methods, decision-making support 1 Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, Pivola 10, SI-2311 Hoče 2 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, Žalskega tabora 2, SI-3310 Žalec Žlahtnjenje hmelja v smeri tržno zanimivih sort prispeva k ohranitvi mednarodne panožne konkurenčnosti in omogoča možnost nadaljnjega razvoja hmeljarstva. Izkušnje iz preteklosti namreč kažejo, da tuje sorte hmelja v RS niso dosegale primerljivih rezultatov - predvsem glede višine in kakovosti pridelka. Zaradi potrebe zagotavljanja dolgoročne konkurenčnosti slovenskega hmeljarstva so za širitev domačega sortimenta zelo zainteresirani predvsem končni uporabniki rezultatov - hmeljarji in hmelj ski trgovci. Pridelovalci hmelja RS pa program žlahtnjenja novih sort hmelja tudi finančno podpirajo [11,13]. Žlatnjenje hmelja združuje več ciljev, ki vodijo do želenih sort hmelja, prilagojenih našim ekološkim razmeram in potrebam hmeljskega trga. Vzgojo novih sort narekujejo tudi pojavi novih bolezni in škodljivcev, potrebe po zmanjšanju ostankov sredstev za varstvo rastlin v hmelju in zmanjševanju števila škropljenj iz ekonomskega in ekološkega vidika ter spremembe klimatskih dejavnikov. Pri vzgoji novih sort izhajamo iz predpostavk [2], da morajo novi križanci vključevati (i) dobre pridelovalne lastnosti - v smislu zmanjševanja števila skupnih delovnih ur, (ii) odpornost proti stresnim pogojem - predvsem v sušnih razmerah, (iii) odpornost proti boleznim in škodljivcem (iv) konkurenčen hektarski donos, (v) želeno pivovarsko vrednost, itd. Za opis genske diverzitete hmelja se uporabljajo numerični podatki kemijskih analiz in fizikalnih meritev ter senzorične ocene hmeljne rastline. Za kakovostno odločitev pri selekciji in nadaljnji vzgoji se eksperti pri klasičnem žlahtnjenju lahko zanašajo predvsem na svoje izkušnje in množico numeričnih podatkov, kjer ni vedno enostavno opaziti korelacij. Cilj uporabe numeričnih metod v klasifikacijskih analizah je izdelava objektivne in stabilne klasifikacije. Objektivne v smislu, da z analizo iste množice objektov z enakim numeričnim postopkom dobimo vedno isto klasifikacijo. Stabilne pa, da klasifikacija ostane nespremenjena, če dodamo tako nove objekte kot tudi če razširimo opis njihovih karakteristik. V večini primerov uporabe analize razvrščanja v skupine razumemo, da je razdelitev množice podatkov taka, da vsak objekt pripada eni skupini in množica vseh skupin vsebuje vse objekte [1,6,7,8,14]. Patzak v svoji študiji [10] opisuje uporabo metode razvrščanja podatkov v skupine za določevanje genetske sorodnosti pri selekciji. S »Clustersko analizo« se ukvarjata tudi Henning in Townsend [9], kjer uporabljata za opis genetske diverzitete hmelja numerične podatke kemijskih analiz in fizikalnih meritev ter senzorične ocene hmeljne rastline. Tudi Pavlovič in sod. [12] kažejo na možnost uporabe numeričnih metod pri selekciji hmelja. Kakovostne in hitre odločitve na osnovi množice podatkov lahko občutno skrajšajo čas, ki je potreben za uspešno introdukcijo nove sorte. 2 MATERIAL IN METODE 2.1 Viri podatkov Podatke za ex post analizo perspektivnosti križancev hmelja z novimi metodami smo dobili s senzoričnim vrednotenjem, kemijskimi analizami in fizikalnimi meritvami delov hmeljne rastline. Podatki so bili dobljeni iz rastlin, ki so bile gojene v poskusnih nasadih hmelja Inštituta za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije (IHPS) v Žalcu v letih od 2004 do 2006. Za sajenje in testiranje teh superiornih križancev je bilo vzgojenih 4000 sadik križanca z oznako A3, po 1000 sadik križancev A1 in A2 ter 500 sadik križanca A4. Sadike so bile posajene na dve lokaciji izven IHPS na površini 1 ha. Za izvajanje dodatnih poskusov pri superiornem križancu A3, ki je bil v postopku uradnega preverjanja, je bilo posajenih še dodatnih 2500 sadik v poskusnem nasadu IHPS. Nasadi so bilo obdelovani v skladu z dobro agronomsko prakso, sadike so bile ves čas vegetacije redno oskrbovane in so imele zagotovljeno optimalno rast [13]. 2.2 Analizni parametri Morfološki in biološki podatki so bili dobljeni z opazovanjem, ki je zajemalo razrast rastline (oblika rastline, dolžina zalistnikov, ...) in pričakovano količino pridelka odbrank. Opazovala se je tudi oblika, velikost in zraščenost storžka ter pojav bolezni hmeljeve peronospore Pseudoperonospora humuli (Miyabe et Takahashi) G.W. Wilson, hmeljeve pepelovke (Sphaerotheca humuli (DC). Burr), hmeljeve uvelosti (Verticillium albo-atrum Reinke at Bernhold in Verticillium dahliae Klebahn) in sive plesni (Botrytis sp.). Vsa poskusna hmeljišča so bila oskrbovana v skladu z navodili prognostično-signalizacijske službe na IHPS in cilji raziskave. Preglednica 1: Odstotek obolelih rastlin z normiranimi podatki na referenčno sorto Hallertauer Magnum Table 1: Percentage of infected plants with data related to the reference variety Hallertauer Magnum križanec peronospora % pepelovka % siva plesen % povprečje % delež okuženih vzorcev vs H. Magnum A1 16,00 1,50 5,00 7,50 1,54 A2 11,00 - 9,00 6,67 1,36 A3 4,67 0,83 2,17 2,56 0,52 A4 14,00 1,00 2,25 5,75 1,17 M 8,40 0,75 5,50 4,88 1,00 Kemične analize testiranih vzorcev so bile narejene v laboratoriju za agrokemijo IHPS. Vzorcem se je določila vsebnost alfa-kislin s konduktometrično vrednostjo hmelja s toluensko ekstrakcijo (KVH-TE) po metodi 7.4 Analytica EBC 2000 (MKH 06) ali z določitvijo vsebnosti alfa-in beta-kislin v hmelju s HPLC po metodi 7.7 Analytica EBC 1998 (MKH 08). Analize količine ksantohumola so bile določene v laboratoriju Hopsteiner, Mainburg, po metodi EBC 7.8. Kot referenco vedno navajamo vrednosti za nemško sorto Hallertauer Magnum. Vsebnost vlage v hmelju je bila določena z metodo EBC 7.2. Analize eteričnih olj so bile izvedene s standardizirano metodo s plinsko kromatografijo. Za proizvodnjo piva je pomembna predvsem skupna količina olj, zato smo v izračunih to upoštevali in nismo uporabili primerjave posameznih komponent eteričnih olj. Pri mehanični analizi storžkov se vrednotijo karakteristike storžkov posameznega genotipa. Spremljana je bila teža 100 suhih storžkov, določena teža vretenc, utežni % vretenc, dolžina vretenc, število kolenc in gostoto storžka pri preiskovanih križancih. Pivovarska vrednost nove sorte hmelja predstavlja njeno uporabno oz. tržno vrednost, ki je odločilnega pomena za uspešno prodajo, zlasti v času, ko se pojavi na tržišču in jo trg (trgovci hmelja in pivovarji) še ne pozna. Za oceno pivovarske vrednosti se uporabljajo standardne metode osnovnih kemičnih analiz hmelja in skladiščne obstojnosti hmelja. Poznavanje pivovarske vrednosti sort hmelja dopušča možnost kombinacij različnih kultivarjev in hmeljnih proizvodov za varjenje določenega tipa piva, z značilno grenkobo in hmeljno aromo. Preglednica 2: Primerljivost hmeljnih križancev s sorto Hallertauer Magnum glede na količine komponent eteričnih olj in skupne količine grenčic Table 2: Comparison of hop hybrids with the variety Hallertauer Magnum in terms of essential oil components and total amount of bitter substances kemijske spojine / križanec H. Magnum A1 A2 A3 A4 alfa-kisline (% v SS) kohumulon 3,8 3,3 3,7 4,5 3,8 alfa-kisline skupaj 13,1 12,4 13,9 13,1 15,7 delež kohumulona 28,7 26,4 26,4 34,0 24,3 beta-kisline (% v SS) kolupulon 3,9 2,0 2,7 2,4 1,8 beta-kisline skupaj 8,1 4,2 5,6 4,3 4,1 delež kolupulona 48,0 48,2 48,3 55,7 44,5 eterična olja (mL/100g) mircen 46,0 50 47 53 50 linalol 0,2 0,5 0,5 0,5 0,4 alfa-humulen 29,8 15 20 19,9 17,4 beta-kariofilen 8,8 5,5 6,7 6,7 6,4 beta-farnezen 0,8 10,1 7,3 8,7 8,8 eterična skupaj 85,6 81,1 81,5 88,8 83,0 Preglednica 3: Rezultati mehanične analize storžkov križancev v primerjavi s sorto Hallertauer Magnum Table 3: Results of hop cones mechanical analysis in comparison to Hallertauer Magnum (MAG) masa za 100 kosov Utežni % Dolžina Število Gostota1 Število križanec storžkov vretenc vretenc vretenc kolenc (1/m) semen (g) (g) (mm) A1 34,19 4,10 11,99 27,27 14,08 5,16 50 A2 22,44 2,14 9,54 21,92 12,54 5,72 82 A3 29,08 2,70 9,28 22,46 11,51 5,12 59 A4 26,54 2,84 10,70 21,23 11,66 5,49 82 MAG 35,55 2,78 7,81 22,83 11,66 5,11 22 Senzorična ocena piva je bila opravljena po treh metodah in sicer dveh DLG testih, po katerih se ugotavlja celovita kakovost zvarjenega piva in še posebej samo kakovosti hmeljne arome in grenčice v pivu, po modificirani metodi RIBM (Research Institute of Brewing and Malting) iz Prage ter oceni degustatorjev. V preglednici 4 so zbrani numerični podatki analiz ter senzoričnih ocen piva. Pri ocenjevanju je sodelovalo skupno 100 degustatorjev, od tega 22 ekspertov za ocenjevanje piva. V naši implementaciji metod za oceno križancev hmelja smo upoštevali srednjo vrednost ocen vseh sodelujočih degustatorjev. 1 Pojem »gostota« je definiran kot razmerje med številom kolenc in številom vretenc in nima običajnega fizikalnega pomena gostote. Izraz se uporablja v strokovnih hmeljarskih krogih. Preglednica 4: Analizni podatki piva zvarjenega iz testiranih križancev ter srednja vrednost senzorične ocene vseh degustatorjev za parameter pivovarske vrednosti Table 4: Parameters of beer brewed from hop hybrids and average sensory assessment brewing values križanec / analizni parameter A1 A2 A3 A4 M ekstrakt (%) 10,52 10,61 10,27 10,79 10,48 alkohol (% vol) 4,33 4,36 4,21 4,46 4,33 prevrelost prava (%) 64,3 64,2 64,1 64,6 64,6 barva EBC 9,0 9,0 10,1 10,1 10,3 grenčica BU 25 28 25 26 25 alfa-kisline (mg/L) 2,3 0,9 1,8 1,2 1,6 polifenoli (mg/L) 148 151 139 150 136 antocianogeni (mg/L) 41,9 42,5 41,6 48,4 42,0 polnost okusa 2,73 2,73 2,64 2,73 2,73 hmeljna aroma intenzivnost 2,88 2,33 2,66 2,65 2,71 hmeljna aroma kakovost 2,24 2,42 2,55 2,61 2,63 grenčica intenzivnost 3,15 2,82 3,10 3,06 3,16 grenčica kakovost 2,16 2,86 3,05 3,06 2,94 relat. ocena RIBM 5 4 3 2 1 srednja vrednost* 4,5 4,5 2,7 2,2 1 * Nižja vrednost srednje ocene predstavlja boljšo vrednostno oceno. 2.3 Statistična obdelava Pri razvrščanju v skupine določamo skupine sorodnih podatkov tako, da na osnovi množice podatkov lahko predpostavljamo določene lastnosti in postavljamo diagnoze. Vse izbrane spremenljivke, na osnovi katerih smo razvrščali, so bile številske in predhodno standardizirane. Za razvrščanje smo uporabili minimalno metodo (single linkage) hierarhičnega združevanja. Tako smo v vsakem koraku postopka združili skupini, med katerima je obstajala največja povezanost. Enoletni numerični podatki, ki smo jih dobili pri analizah so zbrani v preglednici 5. Pri analizi smo razpolagali z več sto podatki za štiri križance in referenčno sorto iz celotnega štiri-letnega obravnavanega obdobja. Rezultati, ki smo jih dobili z združevanjem podatkov v skupine, so nam pomagali pri nadaljnjih odločitvah selekcije perspektivnih križancev. V naslednjem koraku smo testirali vpliv letnika in sorte na vrednost dobljenih podatkov. Pri tem smo uporabili dvoparametrsko analizo variance brez ponavljanja (Anova: Two-Factor Without Replication). Pri izračunih smo upoštevali sledeče predpostavke: • Vsak podatek, ki je bil uporabljen za izračun in zapisan v eni celici je predstavljal povprečno vrednost in je bil reprezentativen. Podatki so bili reprezentativni, ker je bilo izvedenih veliko število meritev. • Slučajne spremenljivke se podrejajo normalni porazdelitvi. Preglednica 5: Primerljivost hmeljnih križancev s sorto Hallertauer Magnum (MAG) glede na analizirane parametre za leto 2005 Table 5: Comparison of hop hybrids with the variety Hallertauer Magnum (MAG) related to parameters analysed in 2005 spojina / križanec MAG A1 A2 A3 A4 a-humulen 29,8 15,0 20,0 19,9 17,4 a-kisline (mg/L) 1,6 2,3 0,9 1,8 1,2 a-kisline (mg/L) A 30,1 34,3 38,4 31,7 29,9 a-kisline EBC 7.4 (%S.S.) 12,5 12,8 11,7 14,2 12,5 a-kisline skupaj 13,1 12,4 13,9 13,1 15,7 a-kisline. (% v SS) B * 12,1 11,2 13,2 14,9 alkohol (% vol) 4,3 4,3 4,4 4,2 4,5 antocianogeni (mg/L) 42,0 41,9 42,5 41,6 48,4 antocianogeni (mg/L) A 53,7 57,0 65,6 51,7 50,9 b- farnezen 0,8 10,1 7,3 8,7 8,8 Barva EBC 14,1 13,0 13,8 14,1 13,4 b-kariofilen 8,8 5,5 6,7 6,7 6,4 b-kisline skupaj 8,1 4,2 5,6 4,3 4,1 ekstrakt (%) 10,5 10,5 10,6 10,3 10,8 ekstrakt (%) A 10,6 10,4 10,5 10,7 10,4 grenčica BU A 55,0 59,0 62,0 58,0 53,0 grenčica BU 25,0 25,0 28,0 25,0 26,0 HPLC co-alfa v a-kislinah. (%) 28,7 26,4 26,4 32,9 25,8 izo-a-kisline (mg/L) 22,9 24,9 25,0 22,8 22,0 izo-a-kisline (mg/L) A 26,2 26,6 29,4 24,0 18,6 količina eteričnega olja (mL/100g z.s.) 3,4 3,7 3,2 3,6 3,7 ksantohumol A 0,4 0,5 0,6 0,7 0,7 ksantohumol B 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 linalol 0,2 0,5 0,5 0,5 0,4 mircen 46,0 50,0 47,0 53,0 50,0 navidezni ekstrakt (%) 2,3 2,3 2,3 2,3 2,3 P.I. 3,2 3,5 3,6 3,3 3,1 P.I. A 3,5 3,0 2,6 3,6 3,4 pH 4,7 4,7 4,7 4,7 4,6 pH A 5,8 5,7 5,7 5,7 5,7 polifenoli (mg/L) 136,0 148,0 151,0 139,0 150,0 polifenoli (mg/L) A 189,0 169,0 173,0 189,0 174,0 pravi ekstrakt (%) 3,9 3,9 3,9 3,8 4,0 prevrelost navid. (%) 78,4 78,1 78,0 77,9 78,3 prevrelost prava (%) 64,6 64,3 64,2 64,1 64,6 vlaga % 7,7 7,3 10,0 7,5 9,9 3 REZULTATI IN DISKUSIJA Posamezni križanci so bili najprej ocenjeni s strani projektne skupine za žlahtnjenje hmelja. Njihova ocena je temeljila na numeričnih podatkih ter večletnih izkušnjah [3,4,5]. Analiza rezultatov štirih križancev je pokazala, da dosega križanec A1 povprečne vrednosti le pri vsebnosti alfa-kislin in eteričnih olj, vsi ostali podatki pa kažejo najslabše rezultate med vsemi testiranimi križanci. Pivo varjeno s križancem A1 je bilo ocenjeno kot dobro. Glede intenzivnosti in kakovosti arome pa je bila temu pivu dodeljena najnižja ocena med vsemi testiranimi križanci. Natančnejša analiza podatkov je pokazala, da je bil potreben najvišji odmerek hmelja za hmeljenje sladice. V pivu tega križanca so zasledili visoko vsebnost polifenolov, kar pa lahko slabo vpliva na kakovost grenčice in posledično slabšo obstojnost piva in pivovarsko vrednost. Nižja vsebnost eteričnih olj in alfa-kislin, občutljivost na bolezni ter najslabša ocena pivovarske vrednosti predstavljajo dovolj trdne razloge za najslabše ocenjen križanec. Križanec A2 je po oceni članov projektne skupine za žlahtnjenje hmelja druga najslabše ocenjena varianta. Je primerljiv z referenčno nemško sorto Hallertauer Magnum v določenih parametrih, pivovarska vrednost pa je bila zelo slabo ocenjena. Glede na enako vsebnost alfa-kislin kot pri križancu A1 ter visoko vsebnost polifenolov, je križanec A2 precej podoben križancu A1. Ima najslabše ocenjeno intenzivnost hmeljne arome, najslabše izražena pa je bila tudi intenzivnost grenčice v tem pivu. Povprečna ocena degustatorjev je bila enaka kot za vzorec A1. Slaba vrednost senzorične ocene je križanec A2 izločila iz kroga kandidatov za nadaljnjo selekcijo. Na osnovi podatkov analiz so člani projektne skupine za žlahtnjenje hmelja ocenili, da se križanec A3 lahko enači z referenčno sorto Hallertauer Magnum v morfoloških in kemičnih kriterijih, boljše rezultate kot referenčna sorta pa izkazuje v kriteriju biologije, zaostaja pa v oceni pivovarske vrednosti. Tudi po vseh analitskih pokazateljih kakovosti pivine in piva je križanec A3 v celoti primerljiv z referenčno sorto. Primerljiv je tudi glede na izkoristek grenčičnih snovi v pivu. Po intenzivnosti in kakovosti hmeljne arome je bil v skupni oceni ocenjen za spoznanje slabše od sorte Hallertauer Magnum, po intenzivnosti grenčice pa je z njo primerljiv. Dovolj dobre lastnosti ima tudi križanec A4, ki je dobro uravnotežen v svojih lastnostih. Pri nobenem kriteriju ne izstopa, prav tako pa tudi ne zaostaja. V primerjavi s križancem A3 mu je enakovreden pri kemičnem in morfološkem kriteriju ter v kriteriju pivovarske vrednosti. Križanec A3 je boljši le s kriterijem biologije. Po mnenju članov projektne skupine za žlahtnjenje hmelja bi križanec A4 prav tako lahko dosegel enako stopnjo superiornosti kot križanec A3. Pri analizi razvrščanja podatkov preiskovanih križancev analiziramo razdaljo med posameznimi podatki. Pri tem lahko uporabimo različne metode. Pri našem delu smo se posluževali izračuna razdalje po metodi City block (Manhattan) ter po metodi Evklidske razdalje. Z metodo grupiranja smo prišli do združitve posameznih spojin po skupinah. Na sliki 1 so predstavljene grupirane spremenljivke (metoda Evklidske razdalje). Na osnovi dendrograma (slika 1) smo se intuitivno odločali za atribute, ki smo jih testirali z dvoparametrsko analizo variance brez ponavljanja. S tem smo želeli raziskati vpliv leta pridelave hmelja in vpliv izbranega perspektivnega križanca (A1, A2, A3, A4) na posamezno slučajno spremenljivko. V preglednici 6 so prikazani primeri narejenih analiz variance. Splošna ugotovitev je, da na vse spremenljivke, ki smo jih obdelali, vpliva letnik veliko bolj kot pa izbrani križanec. Ta rezultat se ujema s predhodnimi ugotovitvami članov projektne skupine za žlahtnjenje hmelja, ki so v prvem letu testiranja predlagali opustitev nadaljnjega dela s križancema A1 in A2. V naslednjih letih pa se je pokazalo, da imata ravno ta križanca tudi nekatere superiorne lastnosti. Tree Diagram for 36 Cases Single Linkage Euclidean distances Slika 1: Dendrogram združevanja po podatkih analiznih parametrov Figure 1: Dendrogram of 36 variables used in cluster analyses Tabela 6: Primer rezultatov analize variance za dva vhodna podatka testiranih križancev Table 6: ANOVA results for the two input parameters of hop hybrids analysed Polifenoli (mg/L) M A2 A3 A4 2004 122,8 129,2 115,4 122,1 2005 136,0 151,0 139,0 150,0 2006 114,6 115,3 125,6 113,5 Anova: Two-Factor Without Replication SUMMARY Count Sum Average Variance 2004 4 489,5 122,375 31,8291667 2005 4 576 1 44 58 2006 4 469 117,25 31,5366667 M 3 373,4 124,466667 116,573333 A2 3 395,5 131,833333 323,823333 A3 3 380 126,666667 140,093333 A4 3 385,6 128,533333 364,103333 ANOVA Source of Variation SS df MS F P-value F crit Rows 1612,625 2 806,3125 17,4929341 0,003137 5,143249 Columns 87,5358333 3 29,1786111 0,6330294 0,620277 4,757055 Error 276,561667 6 46,0936111 Total 1976,7225 11 a-kisline (mg/L) M A2 A3 A4 2004 3,9 3,4 3,2 2,3 2005 1,6 0,9 1,8 1,2 2006 2,9 3,8 5,1 3,9 Anova: Two-Factor Without Replication SUMMARY Count Sum Average Variance 2004 4 12,8 3,2 0,44666667 2005 4 5,5 1,375 0,1625 2006 4 15,7 3,925 0,81583333 M 3 8,4 2,8 1,33 A2 3 8,1 2,7 2,47 A3 3 10,1 3,36666667 2,74333333 A4 3 7,4 2,46666667 1,84333333 ANOVA Source of Variation SS df MS F P-value F crit Rows 13,8116667 2 6,90583333 13,9904333 0,005505 5,143249 Columns 1,31333333 3 0,43777778 0,88688801 0,499537 4,757055 Error 2,96166667 6 0,49361111 Total 18,0866667 11 Celokupno grupiranje podatkov po križancih je pokazalo, da vzorca A1 in A2 kažeta največje podobnosti (slika 2). To pomeni, da sta si ta dva križanca v lastnostih najbolj podobna. Slika 2: »Clusterska analiza« po testiranih križancih hmelja Figure 2: Genetic distance based on pedigree cluster analysis among five hop hybrids Najbolj podoben referenčni sorti Hallertauer Magnum je vzorec A3. Rezultati analize potrjujejo ugotovitve ekspertov v oceni križanca A3. Ne ujemajo pa se v oceni križanca A4, saj iz dendrograma (slika 2) izhaja, da se križanec A4 in referenčna sorta Hallertauer Magnum močno razlikujeta. 4 ZAKLJUČEK Po večletnem delu so člani projektne skupine za žlahtnjenje hmelja zaključili, da med perspektivnimi križanci želenim lastnostim najbolj ustreza križanec A3. Sklepali so tudi, da noben od križancev ne dosega referenčne sorte Hallertauer Magnum [3,4,5]. Podobno so se porajali zadržki glede ocene perspektivnosti najslabše ocenjenih križancev A1 in A2, saj so se v analiziranem obdobju treh let vsakoletna mnenja o primernosti teh križancev za nadaljnjo selekcijo nekoliko razlikovala. Križanca A1 in A2 sta dosegala visoke standarde, a le v določenih parametrih. To je razumljivo, kaže pa nam, da je iz množice podatkov zelo težko izločiti odločilne, kritične vrednosti in jih analitično oceniti. Na osnovi rezultatov dobljenih z numeričnimi metodami lahko sklepamo, da je referenčni sorti Hallertauer Magnum po lastnostih najbolj podoben križanec A3, križanec A4 pa se od referenčne sorte najbolj razlikuje. Rezultati ex post analize perspektivnosti križancev hmelja v Sloveniji potrjujejo predhodne odločitve članov projektne skupine za žlahtnjenje hmelja, vendar pa še ne omogočajo dovolj zanesljivega določanja ranga perspektivnosti posameznega križanca. Zato bi bilo smiselno raziskovalne podatke nadgraditi v hierarhični model, ki bi nam služil za podporo pri odločanju. Pri tem bo potrebno zelo eksaktno določiti atribute modela (opisne spremenljivke z definiranimi merskimi lestvicami), saj je preliminarna statistična analiza pokazala, da se večina podatkov signifikantno spreminja skozi leta, manj zaznavne pa so spremembe med posameznimi perspektivnimi križanci. 5 VIRI 1. Bohanec, M., Odločanje in modeli.- Ljubljana, Društvo matematikov, fizikov in astronomov Slovenije, 2006, 312 s. 2. Čerenak, A., Dolinar, M., Ferant, N., Friškovec, I., Knapič, M., Knapič, V. Košir, I., Kovačevi č, M., Majer, D., Pavlovič, M., Rode, J., Simončič, A., Šuštar-Vozlič, J., Virant, M., Zmrzlak, M., Žolnir, M., Priročnik za hmeljarje.- IHPS, Žalec, 2002, 233 s. 3. Čerenak, A., Virant, M., Radišek, S., Žlahtnjenje hmelja. Končno poročilo za leto 2004.-IHPS, Žalec, 2005. Naročnik: Republika Slovenija, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano Pogodba št.: 2311-04-000106. 4. Čerenak, A., Virant, M., Radišek, S., Košir, I., Žlahtnjenje hmelja. Končno poročilo za leto 2005.- IHPS, Žalec, 2006. Naročnik: Republika Slovenija, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano Pogodba št.: 2311-05-000090. 5. Čerenak, A., Virant, M., Radišek, S., Košir, I., Oset, M., Žlahtnjenje hmelja. Končno poročilo za leto 2006.- IHPS, Žalec, 2007. Naročnik: Republika Slovenija, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano Pogodba št.: 2311-06-000070. 6. Eisen, M.B., Spellman, P.T., Brown, P.O., Botstein, D., Cluster analysis and display of genome-wide expression patterns.- Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 95(1998), p. 14863-14868. 7. Ferligoj, A., Razvrščanje v skupine.- Metodološki zvezki, št. 4, Raziskovalni inštitut FSPN, Ljubljana, 1988, 182 s. 8. Henning., J.A., Haunold, A., Nickerson, G., Gampert, U., Estimates of Heritability and Genetic Correlations for Five Traits in Female Hop Accessions.- J. Am. Soc. Brew. Chem. 55(1997), p. 161-165. 9. Henning, J.A., Townsend, M.S., Field-Based Estimates of Heritability and Genetic Correlations in Hop.- Crop Sci., 45(2005), p. 1469-1475. 10. Patzak, J., Comparison of RAPD, STS, ISSR and AFLP molecular methods used for assessment of genetic diversity in hop (Humulus lupulus L.).- 2001, http://www.springerlink.com/content/t0523055q3367855/ (16.05.2008). 11. Pavlovič, M., Nadaljevanje koncentracije svetovne trgovine s hmeljem. Poročilo s spomladanskih sej komisij Mednarodne hmeljarske zveze v letu 1999.- Hmeljar (Žalec), 68(1999)5-7, s. 51-53. 12. Pavlovič, V., Čerenak, A., Pavlovič, M., Rozman, Č., Možnosti uporabe numeričnih metod pri žlahtnjenju hmelja - idejna zasnova ekspertnega sistema.- Hmeljarski bilten 14(2007), s. 11-17. 13. Pavlovič, V., Večkriterijski model za ocenjevanje kultivarjev hmelja (Humulus lupulus L.).-Magistrsko delo, Univerza v Mariboru, Fakulteta za kmetijstvo, 2008, 108 s. 14. Zupan, J., Uporaba računalniških metod v kemiji.- Ljubljana, DZS, 1992, 276 s. INTERAKTIVNI I STRATEŠKI MENADŽMENTA U DIZAJNIRANJU STRATEGIJE RAZVOJA HMELJARSTVA Siniša SREČEC1, Silvije JERČINOVIC1, Vesna SREČEC2, Kristina SVRŽNJAK1 UDK / UDC 633.791:333.92:631.164.6 (045) izvirni znanstveni članek / original scientific article prispelo / received: 12.10.2008 sprejeto / accepted: 19.12.2008 IZVLEČEK Rezultati kratke SWOT analize izradene na malom uzorku proizvodača po principima interaktivnog strateškog management-a, pokazuju jake i slabe strane hrvatskih proizvodača hmelja. U jake strane ubrajaju se: motiviranost, racionalnost, kratko vrijeme implementiranja inovacija, dobre organizacijske sposobnosti proizvodača, proizvodnja za poznatog kupca i kontrola kvalitete. Slabe strane kao što su: slaba financijska neovisnost proizvodača hmelja (koja je uvjetovana: nedostatnim subvencijama, visokim premijama osiguranja od nepogoda i nominalno niskim ali zbog neadekvatnog načina obračunavanja anuiteta, realno visokim kamatnim stopama), starost seoskog stanovništva (i s tim povezanog nedostatka radne snage), klimatske promjene i slabe pozicije u pregovorima s velikim kupcima, po svojoj naravi predstavljaju probleme koji podjednako, pa čak i u vecoj mjeri opterecuju i slovenske hmeljare. Kako su slabe strane hrvatskog hmeljarstva uzrokovane uglavnom eksternim, a ne toliko internim faktorima, logično rješenje tih problema leži u implementaciji slovenske i europske legislative, ali i u organizacij skom, institucionalnom i tržišnom povezivanju svih regionalnih proizvodača hmelja i pratecih stručnih i znanstvenih ustanova u strateške poslovne saveze odnosno cluster. Ključne riječi: SWOT analiza, interaktivni i strateški management, alati za strateški management - SMT, strateški poslovni savezi u hmeljarstvu, hmeljni cluster-i INTERACTIVE AND STRATEGIC MANAGEMENT IN DESIGNING BUSINESS STRATEGY IN HOP PRODCUTION ABSTRACT The results of a short SWOT analysis provided on a small sample of Croatian hop producers shows strengths and weaknesses of Croatian hop producers. The strengths of Croatian hop producers are defined as: high motivation, rationalism, short time needed for implementation of innovations, production for known buyer and quality control. On the other hand weaknesses are defined as: low financial independence of Croatian hop producers (caused by low and insufficient subsidies, high costs of insurance, high bank offered rates - caused by nominally low but because of inadequate methodology of calculating -consequently high annuities), ageing of rural population (and consequently; a lack of labour force), climatic changes and weak positions in negotiations with hop trade. It is possible to presume that the same nature of weaknesses is common even to Slovenian hop producers. However, weaknesses of Croatian hop production are caused mainly by external factors, thus one of logical solutions could be implementation of Slovenian and EU legislative and also organizational, market and institutional merging of all regional hop producers and supported branch and scientific organizations into a strategic business alliance or cluster. Key words: SWOT analysis, interactive strategic management, strategic management tools - SMT, strategic business alliance in hop production, hop clusters 1 Visoko gospodarsko učilište u Križevcima, M. Demerca 1, HR-48260 Križevci 2 Podravka d.d., Ante Starčevica 32, HR-48000 Koprivnica Iako je Hrvatska u razdoblju do 1990. godine imala za tadašnje prilike razvijenu proizvodnju hmelja na području Iloka, ona je do 2000. godine potpuno devastirana i napuštena. Razlog tome su ratna razaranja na području istočne Slavonije, ali i sve veča aridnost tog područja. Sadašnja proizvodnja hmelja u Hrvatskoj odvija se na sjeverozapadu Hrvatske na području Kalničkog prigorja. Pet proizvodača hmelja udruženi su u Hmelj arsku zadrugu Gregurovec (kraj Križevaca) i proizvode hmelj na ukupnim površinama od 16 hektara [8]. Današnji razvoj proizvodnje hmelja više nego ikad ovisi o promjenama na globalnom tržištu hmelja i hmeljnih proizvoda [10], posljedica toga su specifični zahtjevi kvalitete koji kupci postavljaju pred dobavljače odnosno proizvodače hmelja, a koji često puta nisu u razmjerni realnim uvjetima u kojima djeluju proizvodači [9], konkretno od različitih klimatskih prilika tijekom različitih vegetacijskih godina [6], različitih tehničkih mogučnosti prerade naturalnog hmelja u hmeljne pripravke [7], pa do različite konkurentske sposobnosti i mogučnosti pristupa velikim kupcima [5]. Cilj ovog rada je utvrditi jake i slabe strane hrvatskih proizvodača hmelja, kako bi se na osnovi objektivne prosudbe donijele strateške odluke o daljem razvoju hmeljarstva, kako bi se za potrebe hrvatskih proizvodača hmelja mogla dizajnirati jedna ili više poslovnih strategija kojima bi se proizvodnja hmelja u Hrvatskoj učinila održivom. 2 METODOLOGIJA Istraživanja su provedena korištenjem alata za primjenu interaktivnog strateškog management-a (Strategic Management Tools - SMT) [3], koji su razvijeni na Institutu za agrarnu ekonomiku u Hagu i Istraživačkom centru Sveučilišta u Wageningenu [4]. Primjena tih alata zasnovana je na SWOT analizi vanjskih i unutarnjih faktora koji determiniraju jake i slabe strane proizvodača, a podjednako determiniraju mogučnosti ali i opasnosti kojima su proizvodači realno izloženi u odnosu na konkurenciju [1]. 3 REZULTATI I RASPRAVA U razdoblju od 2000. do 2007. godine površine pod hmeljem u Hrvatskoj su utrostručene (slika 1). Takvo povečanje površina rezultiralo je i povečanjem fizičkog obima proizvodnje hmelja kao i rastom ukupnog prihoda (slika 2). Medutim, povečanja ukupnog prihoda primarno je posljedica rasta cijena hmelja na svjetskom tržištu u zadnjih nekoliko godina. Fluktuacije uroda i kvalitete hmelja cv. Aurora u poj edinim proizvodnim/vegetacijskim godinama posljedica su djelovanja isključivo vanjskih, preciznije ekoloških faktora i ne odstupaju značajno od uroda i ostvarene kvalitete hmelja istog kultivara u Sloveniji (slika 3). a V) a w > o Q. 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 16 2000 2004 2007 Slika 1: Povečanje površina hmelja na području sjeverozapadne Hrvatske u razdoblju od 2000. do 2007. Figure 1: Increasing of hop areas in north-west Croatia (2000 - 2007) o0 ■o o ■o o ■o o > N O ^ Q. O E o o 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 • Proizvodnja T Prihod (000 €) 1998 2000 2002 2004 2006 2008 5 Slika 2: Proizvodnja hmelja (tona) i ukupni prihod (000 €) u razdoblju od 2000. do 2007 Figure 2: Hop production (MT) and total income (000 €) (2000 - 2007) ■ T/Ha -Alpha acids 2500 X 2000 1— T3 U 1500 £ X 1000 1— ■o o 500 i5 14— s? 12« io| n a < 4 "ČE 10 2 « £ 0 < 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Slika 3: Godišnje fluktuacije uroda i kvalitete hmelja u sjeverozapadnoj Hrvatskoj u razdoblju od 2000. do 2007. Figure 3: Fluctuations of hop yield and quality in north-west Croatia (2000 - 2007) 0 Uporabom SMT-a provedena je analiza eksternih i internih faktora koji determiniraju slabe i jake strane hrvatskih proizvodača hmelja kao i hrvatskog hmeljarstva u cjelini (slika 4,5), kako bi se pravilnom prosudbom na osnovi (koliko-toliko) objektivnih i mjerljivih kriterija odredila polazišta pri definiranju strategije daljeg razvoja proizvodnje hmelja (slika 6). Iz slike 6 posve je razvidno da je utjecaj eksternih faktora presudan za dalji razvoj hmeljarstva. To znači, da hrvatski hmeljari negativne utjecaje eksternih faktora kompenziraju svojim visokim radnim angažmanom, racionalnošču, sposobnošču implementacije inovacija, pogotovo ako se uzme u obzir da im je zbog ograničenih financijskih resursa ograničena dostupnost nove (i skupe) tehnologije. Stoga, hmeljari svojom fleksibilnošču, koju karakterizira brza uspostava ad hoc organizacije, do odredene granice amortiziraju negativne učinke eksternih faktora. Cijena proizvoda/Price of product Cijena inputa/Price of inputs Mogu cnosti tehnološkog razvoja/Possibility of technological development Legislativa, financijski i fiskaln aspekti/Legislation, financial and fiscal aspects Tržište rada i radna snaga/Labour market and labour force Slika 4: Analiza eksternih faktora na proizvodnju hmelja Figure 4: Analysis of external factors on hop production Profit Fleksibilnost/Flexibility. Komunikativnost/Communi cation skills Inovativnost/Innovativenes Kompetentnost/Competen ces Motiviranost/Motivation Slika 5: Analiza internih faktora koji djeluju na proizvodnju hmelja Figure 5: Analysis of internal factors on hop production motiviranost/motivation organizacijske sposobnosti/organozational skills kontrola kvalitete/quality assurance legislativa/legislative mogucnost navodnjavanja/possibility of irrigation utjecaj klimatskih promjena/influence of climatic changes pozicije u pregovorima s velikim kupcima/position in negotitions w ith big buyers upravljanje troškovima (racionalnost)/costs management starosna dob vlasnika/age of hop produsers starosna dob populacije na lokaciji proizvodnje/age of labour force population vrijeme potrebno za implementaciju inovacija/time needed for implementation of innovations pristupačnost suvremene tehnologije/accesability of modern technology samofinanciranje/self-financing Slika 6: Analiza sadašnjeg stanja u hrvatskom hmeljarstvu na osnovi kvantificiranih učinaka eksternih i internih faktora Figure 6: Analysis of current status in Croatian hop production respecting quantification of external and internal factors Rezultati provedene SWOT analize pokazuju da se u jake strane hrvatskog hmeljarstva ubrajaju: motiviranost, racionalnost, kratko vrijeme implementiranja inovacija, dobre organizacijske sposobnosti proizvodača, proizvodnja za poznatog kupca i kontrola kvalitete. Slabe strane kao što su: slaba financijska neovisnost proizvodača hmelja (koja je uvjetovana: nedostatnim subvencijama, visokim premijama osiguranja od nepogoda i nominalno niskim ali zbog neadekvatnog načina obračunavanja anuiteta, realno visokim kamatnim stopama), starost seoskog stanovništva (i s tim povezanog nedostatka radne snage), klimatske promjene i slabe pozicije u pregovorima s velikim kupcima, po svojoj naravi predstavljaju probleme koji opterečuju i slovenske hmeljare. 4 ZAKLJUČAK Kako su slabe strane hrvatskog hmeljarstva uzrokovane uglavnom eksternim, a ne toliko internim faktorima, logično rješenje tih problema leži u implementaciji slovenske i europske legislative, ali i u organizacijskom, institucionalnom i tržišnom povezivanju svih regionalnih proizvodača hmelja i pratečih stručnih i znanstvenih ustanova u strateški poslovni savez u hmeljarstvu odnosno hmeljni cluster, geografski bliskih proizvodača hmelja [2]. To bi dovelo do smanjenja negativnog efekta samo nekih od vanjskih faktora. Time bi se donekle mogli umanjiti i negativni efekti onih vanjskih faktora na koje nije moguče utjecati u kratkom roku. Ti faktori su primarno: globalne klimatske promijene, starost vlasnika i starosna dob dostupne radne snage koja živi u blizini lokacije proizvodnje (slika 7). Posljedično, povečala bi se ukupna održivost hmeljarske proizvodnje na samo u Hrvatskoj več i u drugim zemljama regije, konkretno Madarske, Austrije ali i Slovenije. Naročito, ako se uzme u obzir da je svako tržište dinamično, stoga se na njemu mijenjaju uvjeti poslovanja. Dinamika i intenzitet promjena na tržištu, često su dovodile i dovoditi če do promjena konstelacije i interakcije pozitivnih i negativnih utjecaja. Medutim i u turbulentnoj poslovnoj atmosferi ujedinjeni proizvodači imaju veču održivost na tržištu ukoliko je njihova cluster-ska povezanost zasnovana na jasno definiranim zajedničkim poslovnim interesima. motiviranost/motivation organizacijske sposobnosti/organozational skills kontrola kvalitete/quality assurance legislativa/legislative mogucnost navodnjavanja/possibility of irrigation utjecaj klimatskih promjena/influence of climatic changes pozicije u pregovorima s velikim kupcima/position negotitions with big buyers upravljanje troškovima (racionalnost)/costs management starosna dob vlasnika/age of hop produsers starosna dob populacije na lokaciji proizvodnje/a of labour force population vrijeme potrebno za implementaciju inovacija/time needed for implementation of innovations pristupačnost suvremene tehnologije/accesability of modern technology samofinanciranje/self-financing Slika 7: Moguče smanjenje negativnog utjecaja nekih eksternih faktora i povečanje održivosti hmeljarstva u slučaju uspostave regionalnih strateških poslovnih saveza Figure 7: Possible decreasing of negative influence of some external factors and increasing of hop production sustainability in case of establishing regional business alliance of hop producers 5 LITERATURA 1. Porter, M., The Competitive Advantage of Nations.- Free press, 2nd edition, 1998. 2. Porter, M., Location, Competition and Economic Development: Local Clusters in a Global Economy. Economic Development Quarterly, 14(2000)1, p. 15-34. 3. http://www3.lei.wur.nl/LEI_WebTools/index.aspx?AspxAutoDetectCookieSupport=1 (10.10.2008). 4. Van Den Ham, A., Postma, D., Entrepreneurship through Interactive Strategic Planning.- LEI (Agro Centre for Strategic Entrepreneurship), The Hague (2004) p. 2329. 5. Schleup, I., Bubendorf, T.S., Analysis of the Structure and Competitiveness of the Czech Hop Sector.- 1997, http://www.bubendorf.ch/hop.htm (10.10.2008). 6. Srečec S., Kvaternjak, I., Kaučič, D., Marič, V., Dynamics of Hop Growth and Accumulation of a-acids in Normal and Extreme Climatic Conditions. Agriculturae Conspectus Scientificus, 69(2004)2-3, p. 50-62. 7. Srečec S., Kvaternjak, I., Galič, K., Marič, V., Advantages of Direct Hop Processing Into Hop Pellets Type 90.- Proceedings of the 2nd Central European Meeting and 5l Croatian Congress of Food Technologists, Biotechnologists and Nutritionists. Opatija, 17th - 20th October 2004, p. 338-341. 8. Srečec, S., Hmeljarstvo - alternativna biljna proizvodnja u hrvatskoj polj oprivredi.-Hrvatska akademija znanosti i umjetnosti, Znanstveno viječe za poljoprivredu i šumarstvo. Izlaganje s okruglog stola: „Alternativna biljna proizvodnja u strukturnim promjenama hrvatske poljoprivrede. Zagreb, 23. mar. 2004, s. 70-74. 9. Virant, M., Kakovost hmelja od pridelavca do potrošnika.- Hmeljarski bilten 8(2001), s. 47-56. 10. Virant, M. Pavlovič, M., Svjetsko tržište hmelja.- Sedmi skup hrvatskih pivara, sladara i proizvodača hmelja, Brijuni, 15.-17. jun. 2003. Svijet piva, 7(2003)45, s. 22-24. HERBICIDI V PRVOLETNIH NASADIH HMELJA IN V UKORENIŠČIH Silvo ŽVEPLAN1, Magda RAK CIZEJ1, Gregor LESKOŠEK1 UDK / UDC 632.954:633.791(045) izvirni znanstveni članek / original scientific article prispelo / received: 15.10. 2008 sprejeto / accepted: 22.12.2008 IZVLEČEK V poljskem poskusu smo proučevali pet herbicidov v različnih odmerkih in terminih uporabe v prvem letu po sajenju sadik hmelja - CSA, CSB (Humulus lupulus L.) in fižola (Phaseulus vulgaris L.). V prvem letu po sajenju hmelja in v ukoreniščih je za zatiranje plevelov potrebno ogromno ročnega dela. Mnogi hmeljarji v prvoletne nasade hmelja sadijo tudi fižol. Želeli smo dobiti informacije, kako delujejo in vplivajo na rastlino hmelja in fižola nekateri pri nas registrirani herbicidi, ki jih že uporabljamo v poljedelstvu in vrtnarstvu. Poskus je bil zastavljen bločno, v treh ponovitvah. Poskus smo ocenili po štirih in po osmih tednih od škropljenja. Učinkovitost in fitotoksičnost herbicidov in njihovih kombinacij smo ocenjevali z vizualno procentualno metodo. V skupni oceni obravnavanja smo zajeli učinkovitost na prisotne plevelne vrste in morebitno fitotoksičnost za hmelj in fižol. Na podlagi Dobre prakse varstva rastlin in rezultatov opravljenega poskusa je po našem mnenju herbicid Stomp 400 SC, z aktivno snovjo pendimetalin, primeren za postopek razširitve registracije za zatiranje plevelov v prvem letu po sajenju hmeljišč in v ukoreniščih. Ključne besede: herbicid, učinkovitost, fitotoksičnost, hmelj, fižol HERBICIDES IN THE FIRST-YEAR HOP PLANTS AND IN PROPAGATION NURSERIES ABSTRACT In the IHPS field experiment, five herbicides in different amounts and terms of use were investigated in the first year after hop - CSA, CSB (Humulus lupulus L.) and bean (Phaseulus vulgaris L.) plantation. Vast quantum of manual work is required for weeds' extermination in a first year after hop plantation and in propagation nurseries. Many hop growers plant bean in a first-year hop plants, too. We wanted to get the information of that how some by us registered herbicides used in agriculture and horticulture act and influence on hop plant and bean. The experiment was blocked made, in three repetitions. The experiment was estimated after four and after eight weeks from spraying. We applied visual percentage method and estimated herbicides' efficacy and phytotoxicity and their combinations. Estimation of efficacy on presented weeds and on phytotoxicity for hop and bean were included. Based on Good Plant Protection Practice and on results of the experiment made - the herbicide Stomp 400 SC with its active substance called pendimetalin is suitable for procedure of registration' expansion for extermination of weeds in a first year after hop plants planting and in propagation nurseries. Key words: herbicide, efficacy, phytotoxicity, hop, bean 1 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, Cesta Žalskega tabora 2, SI-3310 Žalec Na Inštitutu za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije v Žalcu (IHPS) smo v letu 2008 preskušali vpliv izbranih herbicidov na rast in razvoj hmelja (Humulus lupulus L.) [1] v prvo letnih nasadih. Za hmelj je sicer pri nas uradno registriran samo herbicid Reglone 200 SL. Vemo, da je v prvem letu po sajenju hmelja in v ukoreniščih potrebno ogromno ročnega dela za zatiranje plevelov. Na IHPS smo želeli dobiti informacije, kako delujejo in vplivajo na rastlino hmelja nekateri pri nas že registrirani herbicidi, katere uporabljamo v poljedelstvu in vrtnarstvu. 2 MATERIAL IN METODE V poskusu smo na osnovi lanskoletnega poskusa, znanja in izkušenj uporabili pet herbicidov, za katere menimo, da bi jih lahko ob razširitvi registracije uporabljali tudi v prvoletnih nasadih hmelja in v ukoreniščih. Mnogi hmeljarji v prvoletne nasade hmelja sadijo tudi fižol, zato smo v naš poskus poleg obravnavanj hmelj+herbicid vključili tudi obravnavanja hmelj+fižol+herbicid. 2.1 Uporabljen material CSA hmeljna certificirana sadika A Podzemni del stebla mora biti zadebeljen-debelina mora biti vsaj 3 mm, imeti mora najmanj eno zadebeljeno korenino premera 3 mm, korenine in koreninice morajo prerasti zemeljsko grudo, nadzemni del rastline pri spomladanskih sadikah mora imeti vidne brste, pri jesenskih sadikah je lahko nadzemni del že v fazi odmiranja [7]. CSB hmeljna certificirana sadika B Je lahko dvo venčna ali eno venčna. Dvo venčna sadika mora imeti dva venca dobro razvitih brstov, ki so dolgi najmanj 10 mm, premer sadike mora biti najmanj 10 mm, zgornji del sadike mora biti gladko, poševno prirezan, 15 mm nad zgornjim vencem brstov, spodnji del sadike mora biti gladko, ravno prirezan, 15 mm pod spodnjim vencem brstov. Eno venčna sadika mora imeti en venec dobro razvitih brstov, ki so dolgi najmanj 10 mm, premer sadike mora biti najmanj 6 mm, zgornji del sadike mora biti gladko, poševno prirezan, 15 mm nad vencem brstov, spodnji del sadike mora biti gladko ravno prirezan, 60 mm pod vencem brstov [7]. 2.2 Postavitev poskusa V poskusu smo uporabili CSA in CSB v kombinaciji s fižolom in brez njega. Z obema vrstama sadik je bil bločni poljski poskus zasnovan v petih obravnavanjih in treh ponovitvah [2,3]. Sadike hmelja smo ročno posadili 28. aprila v strojno izkopane jarke na parceli SN 6, ki leži na obrečnih, srednje globokih rjavih tleh. Tla so srednje težka. Fižol smo med hmelj posadili 9. maja. Poskus je zajemal 250 CSA in 250 CSB, 5 herbicidov v različnih odmerkih in terminih uporabe [8] (preglednica 1). Preglednica 1: Herbicidi, aktivne snovi, formulacije, odmerki, termini škropljenj Table 1: herbicides, active ingredients, formulations, dosis rate, application timing Št. obr. Herbicidi Aktivne snovi Formul. Odmerki Termin škrop. g, mL a.s./ha kg, L pripr./ha S A D I K E CSA 0 KONTROLA 1 Stomp 400 SC pendimetalin 400 g/L SC 1400 3,5 postem 2 Stomp 400 SC + Dual gold 960 EC pendimetalin 400 g/L + S-metolaklor 960 g/L SC + EC 1000 + 480 2,5 + 0,5 postem 3 Afalon + Dual gold 960 EC linuron 450 g/L + S-metolaklor 960 g/L SC + EC 675 + 480 1,5 + 0,5 postem 4 Lumax mezotrion 37,5 g/L+ S metolaklor 375 g/L + terbutilazin 125 g/L SC 93,75 + 937,5 + 312,5 2,5 postem 5 Goal oksifluorfen 240 g/L EC 240 1,0 postem = 18 parcel brez fižola in 18 parcel s fižolom S A D I K E CSb 0 KONTROLA 11 Stomp 400 SC pendimetalin 400 g/L SC 1600 4,0 preem 12 Stomp 400 SC + Dual gold 960 EC pendimetalin 400 g/L + S-metolaklor 960 g/L SC + EC 1200 + 960 3,0 + 1,0 preem 13 Afalon + Dual gold 960 EC linuron 450 g/L + S-metolaklor 960 g/L SC + EC 900 + 960 2,0 + 1,0 preem 14 Lumax mezotrion 37,5 g/L+ S metolaklor 375 g/L + terbutilazin 125 g/L SC 131,25 + 1312,5 + 437,5 3,5 preem 15 Goal oksifluorfen 240 g/L EC 360 1,5 preem = 18 parcel brez fižola in 18 parcel s fižolom 2.3 Škropljenje Pri vseh sadikah CSA smo, glede na izkušnje iz leta 2007, opravili le postem aplikacijo, (zeleni del je prisoten, ker posadimo sadiko iz lončka), 9. maja. Pri CSB smo aplikacijo opravili pred vznikom hmelja prav tako 9. maja (preem - zeleni deli niso prisotni, sadike še nimajo nadzemnega dela). Razvojna faza CSA je bila 12-14 po BBCH skali, pri CSB 08 po BBCH [5]. Sadike so bile v zelo dobrem zdravstvenem stanju in kondiciji. Pri CSA, kjer so ob škropljenju bili nadzemni deli sadik hmelja izpostavljeni tretiranju s herbicidom (postem), smo uporabili nižje odmerke kot pri CSB, kjer so bile sadike še popolnoma v zemlji (preem) [5,8]. Fižol je bil v času škropljenja pri vseh obravnavanjih še popolnoma v zemlji (preem). Poprečna dnevna temperatura na dan škropljenja je bila 15,1 °C, založenost tal z vlago pod 50 %. Jugovzhodni veter je pihal z močjo 0-1 m/s. Količina prvih padavin, deset dni po škropljenju, je bila 8,8 L/m2. Od škropljenja do konca maja je padlo 37,8 L/m2, v juniju 228 L/m2, v juliju 191 L/m2, v avgustu 172 L/m2 in v septembru le 21 L/m2. Temperature so bile ves mesec maj v poprečju višje za 2,6 °C od 40-letnega poprečja. V juniju smo imeli v prvi dekadi za 1,5 °C višje poprečne temperature, v drugi dekadi za 1,2 °C nižje in v tretji dekadi kar za 4,6 °C višje poprečne temperature od 40-letnega poprečja. Tudi ves mesec julij in avgust so bile nekoliko višje poprečne temperature od temperatur 40-letnega poprečja. V septembru smo v prvi dekadi izmerili za 3,4 °C višje povprečne temperature od 40-letnega povprečja. V drugi dekadi septembra smo izmerili za 2,6 °C in v tretji dekadi septembra kar za 3,4 °C nižje povprečne temperature od 40-letnega poprečja. Poskus smo škropili z nahrbtno škropilnico na stisnjen zrak znamke Gloria s škropilno palico delovne širine 2 m s štirimi šobami XR Teejet 8002 VS in delovnim tlakom 3 bare. Poraba vode je bila 300 L/ha oziroma 0,42 L/14 m2 veliko parcelo. V času škropljenja še ni bilo prisotnih plevelov. 2.4 Ocenjevanje Poskus smo prvič ocenjevali po štirih tednih in drugič po slabih dveh mesecih od škropljenja. Učinkovitost in fitotoksičnost smo ocenjevali z vizualno procentualno metodo [2,3]. V izračunani skupni oceni obravnavanja je zajeta učinkovitost herbicida na prisotne plevelne vrste [1,9] in morebitna fitotoksičnost za hmelj in fižol. Skupne ocene so od 1 (nezadostno), 2 (zadostno), 3 (dobro), 4 (prav dobro) in 5 (odlično). Preglednica 2: Datumi ocenjevanj, razvojni stadiji CSA, CSB, fižola in plevelov Table 2: Dates of assessment, stages of development for CSA, CSB, bean and weeds Poskus št.: H01/08 Datumi ocenjevanj: 6. junij in 1. julij oziroma 28 in dni po 53 škroplieniu Stadij razvoja rastline : 1.oc: hmelj CSA 25 cm, CSB 1/2 hmelja je zunaj, fižol je povsod že zunaj (20-25 cm) 2.oc: hmelj CSA 30-270 cm, CSB 30-170, fižol od 100 do 360 cm Način vzorčenja: Pregled cele parcele Velikost vzorčne parcele: 14 m2 Latinsko ime plevela: Faza plevela 1. ocena Faza plevela 2. ocena Slovensko ime Pomembnejši Amaranthus retroflexus 5 - 6 listov 60 - 75 cm srhkodlakavi ščir Pleveli Chenopodium album do 3 pare listov 60 - 80 cm bela metlika na kontrolni Cirsium arvense 2 para listov 35 - 45 cm njivski osat parceli: Echinochloa crus-galli 2 lista 40 - 50 cm navadna kostreba Galinsoga parviflora 3 - 4 listi 40 - 50 cm drobnocv. rogovilček Sonchus arvensis 2 - 4 listov 50 - 60 cm niivna škrbinka Dobljene podatke ocenjevanj smo statistično obdelali s pomočjo programa StatGraphics Plus 4,0. Preglednica 3: Herbicidi, rastline, ocene obravnavanj Table 3: Herbicides, plants, treatment assessments Št. obr. Herbicid / rastlina I. ponovitev II. ponovitev III. ponovitev Skupna ocena obr. 1 Stomp 400 SC / hmelj 4,0 4,9 4,9 4,55ab 1 Stomp 400 SC / hmelj + fižol 4,5 4,1 4,9 11 Stomp 400 SC / hmelj 4,1 4,0 3,9 4,00bc 11 Stomp 400 SC / hmelj + fižol 4,0 4,1 3,9 2 Stomp 400 SC + Dual gold 960 EC / hmelj 4,1 4,9 4,5 4,42ab 2 Stomp 400 SC + Dual gold 960 EC / hmelj + fižol 4,0 4,5 4,5 12 Stomp 400 SC + Dual gold 960 EC / hmelj 4,1 - 4,1 4,40ab 12 Stomp 400 SC + Dual gold 960 EC / hmelj + fižol 4,9 - 4,5 3 Afalon + Dual gold 960 EC / hmelj 4,9 4,0 4,9 4,60a 3 Afalon + Dual gold 960 EC / hmelj + fižol 4,9 4,0 4,9 13 Afalon + Dual gold 960 EC / hmelj 4,5 3,9 4,5 4,53ab 13 Afalon + Dual gold 960 EC / hmelj + fižol 4,5 4,9 4,9 4 Lumax / hmelj 4,0 4,9 4,9 4,34ab 4 Lumax / hmelj + fižol 3,0 - 4,9 14 Lumax / hmelj 2,9 4,0 4,0 3,54c 14 Lumax / hmelj + fižol 2,9 - 3,9 5 Goal / hmelj 3,9 3,9 3,9 3,77c 5 Goal / hmelj + fižol 3,5 3,5 3,9 15 Goal / hmelj 3,5 3,0 3,5 3,50c 15 Goal / hmelj + fižol 3,5 4,0 3,5 Skupna ocena obravnavanja: v oceni sta zajeti učinkovitost herbicida in fitotoksičnost herbicida za hmelj in fižol ocena 1 (nezadostno), ocena 5 (odlično) a' b' c' skupine z enako črko v indeksu znotraj stolpca (skupna ocena obravnavanja) glede na uporabljen herbicid se med seboj statistično značilno ne razlikujejo (Duncanov test mnogoterih primerjav, a = 5 %) Common treatment assessment: herbicide efficacy and herbicide fitotoxicity for hop and bean are included in the assessment 1 (insufficient), 5 (excellent) a, b, c, identical letter indicate no significant difference between group (common treatment assessment) with regard to the herbicide means (P>0.05) on test of Duncan 3 REZULTATI IN DISKUSIJA Stomp 400 SC se je v vseh obravnavanjih izkazal kot zelo dober herbicid, ki ni imel nobenega fitotoksičnega vpliva na hmelj ali fižol. Njegova učinkovitost na plevele je bila prav dobra, skupna ocena je bila 4,55 pri obravnavanjih s CSA in 4,00 pri obravnavanjih s CSB (preglednica 4). Kombinacija Stomp 400 SC + Dual gold 960 EC. V obeh obravnavanjih je bil herbicid Stomp 400 SC v nižjem odmerku kombiniran s herbicidom Dual gold 960 EC. Dobili smo prav dobre rezultate učinkovitosti in nismo opazili nobene fitotoksičnosti pri hmelju ali fižolu. Skupna ocena je bila 4,42 pri obravnavanjih s CSA in 4,40 pri obravnavanjih s CSB (preglednica 4). Preglednica 4: Vizualno ocenjevanje učinkovitosti (%), fitotoksičnosti (%) in skupna ocena obravnavanja (1-5) Table 4: Visual assessment of herbicide efficacy (%), phytotoxicity (%) and common treatment assessment (1-5) Vizualna procentualna ocena učinkovitosti (%) ter fitotoksičnost (%) Latinsko ime plevela Zaporedna številka herbicidne kombinacije 1 2 3 4 5 11 12 13 14 15 Amaranthus retroflexus 83 88 89 93 96 87 90 94 97 97 Chenopodium album 94 94 98 100 93 97 97 98 100 94 Cirsium arvense 75 77 83 70 85 75 78 87 70 87 Echinochloa crus - galli 93 96 99 92 85 94 99 100 95 88 Galinsoga parviflora 90 92 98 99 92 92 95 100 100 95 Sonchus arvensis 85 93 95 95 93 88 94 97 97 95 Fitotoksičnost (%) pri hmelju 0 0 0 5 20 0 0 0 20 30 Fitotoksičnost (%) pri fižolu 0 0 0 50 10 0 0 0 65 20 Skupna ocena obravnav. (1-5) 4,55 4,42 4,60 4,34 3,77 4,00 4,40 4,53 3,54 3,50 Ocena fitotoksičnosti: 0 % do 100 %; 0 % nič fitotoksičnosti, 100 % fitotoksičnost-popolnoma uničena rastlina Skupna ocena obravnavanja: v oceni sta zajeti učinkovitost herbicida in fitotoksičnost herbicida za hmelj in fižol ocena 1 (nezadostno), ocena 5 (odlično) Phytotoxicity assessment (%): from 0 to 100; 0 - no phytotoxicity; 100 - totally destroyed plants because of phytotoxicity. Common treatment assessment: herbicide efficacy and herbicide fitotoxicity for hop and bean are included in the assessment 1 (insufficient), 5 (excellent) Kombinacija Afalon + Dual gold 960 EC se je izkazala pri vseh obravnavanjih kot najboljša. Dobili smo odlične rezultate učinkovitosti, hkrati pa nismo opazili fitotoksičnosti pri hmelju ali fižolu. Skupna ocena je bila 4,60 pri obravnavanjih s CSA in 4,53 pri obravnavanjih s CSB (preglednica 4). Lumax se je v našem poskusu izkazal kot manj primeren za hmelj in pričakovano neprimeren za fižol. Ocene učinkovitosti so bile odlične, za večino plevelov so bile nad 92 %. Ocenili pa smo 5 % fitotoksičnost pri hmelju in kar 50 % fitotoksičnost pri fižolu v obravnavanjih s CSA. Pri obravnavanjih s CSB smo ocenili 20 % fitotoksičnost pri hmelju in kar 65 % fitotoksičnost pri fižolu. Fitotoksičnost herbicida se je pri hmelju odražala v začetni počasnejši rasti - nižji hmelj. Kasneje v rastni dobi je hmelj višino nadoknadil in bil ob koncu rastne dobe normalno visok. Fitotoksičnost pri fižolu se je odražala v obliki poškodb spodnjih listov, ki so bili belo-zeleno lisasti in v počasnejši rasti v obdobju štirih tednov po škropljenju. Tudi fižol si je kasneje opomogel, a kljub temu do konca rastne dobe ni dosegel višine fižola na kontrolni parceli. Skupna ocena je bila 4,34 pri obravnavanjih s CSA in 3,54 pri obravnavanjih s CSB (preglednica 4). Pri obravnavanjih s herbicidom Goal smo ocenili prav dobro učinkovitost na večino opazovanih plevelov. Ocenili smo 20 % fitotoksičnost pri hmelju in 10 % fitotoksičnost pri fižolu v obravnavanjih s CSA. Pri obravnavanjih s CSB smo ocenili 25 % fitotoksičnost pri hmelju in 20 % fitotoksičnost pri fižolu. Fitotoksičnost herbicida se je pri hmelju in fižolu odražala v močnejših ožigih spodnjih listov, ki so odpadli in v kratkotrajni močnejši zaustavitvi rasti hmelja in fižola. Kasneje sta hmelj in fižol veliko nadoknadila, a kljub temu do koncu rastne dobe nista dosegla višine hmelja in fižola na kontrolni parceli. Skupna ocena je bila 3,77 pri obravnavanjih s CSA in 3,50 pri obravnavanjih s CSB. 4 ZAKLJUČKI Poskus je bil opravljen z namenom pridobivanja informacij glede učinkovitosti v hmelju pri nas že registriranih herbicidov v drugih kulturah in možnostih uporabe ob morebitni razširitvi registracij tudi v prvem letu po zasaditvi hmeljišč in v ukoreniščih. Aktivna snov (pendimetalin) proučevanega herbicida Stomp 400 SC je po našem mnenju in mnenju snovalcev Dobre zaščitne prakse rastlin EPPO STANDARDS PP2 [4] primerna za uporabo v hmeljarstvu, zlasti še v prvem letu po zasaditvi hmelja in v ukoreniščih. Herbicidni kombinaciji Stomp 400 SC + Dual gold 960 EC in Afalon + Dual gold 960 EC sta bili ocenjeni z višjo skupno oceno obravnavanja kot herbicid Stomp 400 SC. Obe herbicidni kombinaciji pa imata slabše ekotoksikološke karakteristike in določene omejitve pri uporabi. Herbicid Dual gold 960 EC ima omejitve uporabe pred vznikom na vodovarstvenih območjih [6]. Herbicid Afalon ima omejitve glede uporabe na lahkih tleh, tleh z več kot 6 % humusa, ob močnejših in daljših padavinah lahko pride do spiranja herbicida v območje korenin in posledično do fitotoksičnosti [6]. Lumax in Goal sta se izkazala kot neprimerna herbicida v prvem letu po zasaditvi hmeljišč in v ukoreniščih, saj smo pri obeh ocenili precejšnjo fitotoksičnost na gojenih rastlinah. 5 VIRI 1. Červenka, M., Ferakova, V., Haber, M., Kresanek, J., Paclova, L., Peciar, V., Šomšak, L., Rastlinski svet Evrope, Ljubljana, Mladinska knjiga Ljubljana, 1988, s. 102-103, 110-111, 146- 147, 238-239, 324-325. 2. EPPO STANDARDS PP1, 2nd Edition, Efficacy Evaluation of Herbicide & Plant Growth Regulators, 2004, p. 113-116. 3. EPPO STANDARDS PP1, Update 2006, Efficacy Evaluation of Plant Protection Product Products, 2006, p. 1-25. 4. EPPO STANDARDS PP2, Good Plant Protection Practice, 2005, 45. 5. http://spletni2.furs.gov.si/agromeT/feno/feno.asp (23.10.2008). 6. http://spletni2.furs.gov.si/FFS/REGSR/index.htm (17.09.2008). 7. http://www.uradni-list.si/_pdf/2007/Ur/u2007021pdf (19.09.2008). 8. Lešnik, M., Tehnika in ekologija zatiranja plevelov, Ljubljana, Kmečki glas, 2007, 186223. 9. Šarič, T., Atlas korova, Sarajevo, Svietlost OOUR Zavod za udžbenike, 1978, s. 8-9, 30-31, 35-35, 40-41, 70-71, 186-187. KOMPOSTIRANJE HMELJEVINE Z VKLJUČEVANJEM PRIPRAVKA VITALOR Barbara ČEH1 UDK / UDC 632.935.7:632.76:633.791 (045) izvirni znanstveni članek / original scientific article prispelo / received: 10.10. 2008 sprejeto / accepted: 16.12.2008 IZVLEČEK Hmeljevina je ostanek zelene mase rastlin hmelja, ki ostane po strojnem obiranju storžkov. Po ocenah je skupna količina sveže hmelj evine 10-15 t/ha. Bistvena problema pri sedanji praksi ravnanja s hmeljevino sta smrad, ki nastane zaradi nepravilnega razgrajevanja hmeljevine brez kisika na velikih deponijah ob obiralnih strojih, in ostanki polipropilenske vrvice, problematične pa so tudi divje deponije in zažiganje hmeljevine. Po obiranju v letu 2007 smo pri izbranem hmeljarju postavili poskus, s katerim smo želeli primerjati kompostiranje hmeljevine s pripravkom Vitalor, ki temelji na aktivnih bakterijah, s kompostiranjem brez tega pripravka. Medtem ko je vsebnost dostopnega kalija in magnezija po pol leta kompostiranja ostala približno enaka v kontrolnem kupu, se je v kompostnem kupu z Vitalorjem povečala. Vsebnost dostopnega fosforja se je povečala, vendar bolj v kupu z Vitalorjem. Zelo se je povečala vsebnost dušika v nitratni obliki; za 30-krat v kontrolnem kupu in za 38-krat v kupu z Vitalorjem. Celokupna vsebnost dušika in fosforja sta ostali približno isti, celokupna količina kalija in magnezija pa sta se v kompostnem kupu z Vitalorjem povečali. V kontrolnem kupu se je povečala celokupna vsebnost magnezija. Celokupna vsebnost kalcija in vsebnost dostopnega kalcija sta se povečali v kontrolnem kompostnem kupu, v kompostnem kupu z uporabo Vitaloija pa zmanjšali. Ključne besede: hmelj, Humulus lupulus L., kompostiranje, hmeljevina, razgradnja COMPOSTING HOP LEAVES AND VINES WITH INCLUDING PRODUCT VITALOR ABSTRACT After hop harvest approximately 10 -15 t/ha green hop residues are left. The main problems are bad smell that rises because of the incorrect decomposition without oxygen in big heaps at harvest machines and polypropylene strings mixed inside, but problematic are also wild dumps and hop residues arsons. After harvest in 2007 an experiment was conducted at selected hop grower to compare composting of hop leaves and vines with and without product Vitalor, which contains active bacteria. While the content of available potassium and magnesium stayed approximately the same after half of year composting in the heap without Vitalor, their content was increased in the heap with Vitalor. The content of available phosphorus was increased, but more in the heap with Vitalor. The most of all the content of nitrogen in the form of nitrate was increased in six months of composting; by 30-times in the heap witout Vitalor and by 38-times in the heap with Vitalor. Total content of nitrogen and phosphorus stayed approximately the same while total content of potassium and magnesium increased in the heap with Vitalor. In the heap without Vitalor total content of magnesium was increased. Total content of calcium and content of available calcium were increased in the heap without Vitalor and decreased in the heap with Vitalor. Key words: hops, Humulus lupulus L., compost, composting, harvest rests, decomposition 1 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, Cesta Žalskega tabora 2, SI-3310 Žalec Hmeljevina je ostanek zelene mase rastlin hmelja, ki ostane po strojnem obiranju storžkov. Po ocenah je skupna količina sveže hmeljevine 10-15 t/ha (2,6 kg na rastlino), s hmeljem pa je v Sloveniji posajenih okoli 1.500 ha. Hmeljevina se pojavi naenkrat (konec avgusta, začetek septembra) v velikih količinah (30.000 ton) in se mora v najkrajšem času oksidativno razgraditi, saj se v nasprotnem primeru sprošča smrad. V praksi se hmeljevina sproti odvaža v hmeljišča ali pa se razgrajuje brez kisika na velikih deponijah ob obiralnih strojih. Bistvena problema pri sedanji praksi ravnanja s hmeljevino sta smrad, ki nastane zaradi nepravilnega razgrajevanja hmeljevine (razgrajevanje ob pomanjkanju kisika) in ostanki polipropilenske vrvice, problematične pa so tudi divje deponije in zažiganje hmeljevine. Pri sprotnem odvažanju hmeljevine nazaj v hmeljišča, kar izvajajo v glavnem manjši pridelovalci, se okolje ne onesnažuje s smradom, ker pa se hmeljevina ne obdela termično, je to sporno iz fitisanitarnega vidika, saj se v nasadih poveča možnost okužbe z virusi, verticilijem, fuzarijem, prenašajo še škodljivci. Takšen način je vsekakor neprimeren v brezvirusnih nasadih. Vital or je proizvod, ki nastane s fermentacijo zmesi zrnja žit in vsebuje veliko količino mlečnih bakterij in magnezija ter mikro elementov, beljakovin in vitaminov. Vsebuje 7,5% dušika, 0,85% natrijevega oksida, 1,2 g/l mangana, 1,5 g/l cinka in druge elemente v sledovih [1,5]. Uporablja se za biološko revitalizacijo tal izven vegetacijskega obdobja in za razgradnjo ostankov žetve. Lahko se uporablja pri ekološki pridelavi po določilih standarda EEC 2092/91. Po obiranju v letu 2007 smo pri izbranem hmeljarju postavili poskus, s katerim smo želeli primerjati kompostiranje hmeljevine s pripravkom Vital or s kompostiranjem brez tega pripravka. Namen poskusa je bil ugotoviti agronomsko vrednost komposta po pol leta kompostiranja - ali se hmeljevina s pomočjo Vitalorja bolje in hitreje razgradi, da jo lahko že spomladi kot gnojilo odpeljemo nazaj v hmeljišče? 2 MATERIAL IN METODE Pri izbranem hmeljarju smo naredili dva kompostna kupa prostornine 25 m3 in ju pokrili z neprepustno folijo, da hmeljevine niso spirale padavine. Pri oblikovanju enega kompostnega kupa smo uporabili pripravek Vitalor, ki smo ga škropili po plasteh s porabo 1 liter Vitalorja na 1 m3 hmeljevine, sicer je priprava kompostnih kupov potekala enako. Med kompostiranjem smo v obeh kompostnih kupih merili temperaturo. Ko naj bi se v kupu, kjer smo uporabili Vitalor, povzpela temperatura na 55oC, naj bi oba kupa premešali. Vendar pa se temperatura ni povzpela tako visoko, saj smo poskus zastavili v drugi polovici oktobra, čemur so sledile zelo nizke temperature. Kljub temu smo kupa premešali v začetku novembra 2007 in konec februarja 2008 in ju obakrat pokrili nazaj z neprepustno folijo. Hmeljevino smo vzorčili na začetku poskusa in po pol leta trajanja kompostiranja. V laboratoriju Oddelka za agrokemijo in pivovarstvo Inštituta za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije so naredili analize na vrednost pH [3], vsebnost lahko dostopnega dušika, fosforja, kalija, kalcija in magnezija (Al metoda po Egner-Riehn-Domingu) ter celokupno vsebnost dušika (semimikro Kjeldahlova metoda, modificirana po Bremerju) in celokupno vsebnost fosforja, kalija, kalcija in magnezija [2]. Izmerili so tudi vsebnost vlage in pepela [4]. Primerjali smo rezultate meritev na začetku kompostiranja in po pol leta kompostiranja z uporabo pripravka Vitalor oziroma brez uporabe tega pripravka. 3 REZULTATI Z DISKUSIJO Kompostni kup, kjer smo uporabili Vitalor, se je v nekaj tednih sesedel na višino, ki jo je obdržal do konca poskusa po pol leta. Kompostni kup, kjer nismo uporabili Vital orja, pa se je enakomerno sesedal, tako da sta bila po pol leta kupa približno enako visoka. 3.1 Temperatura Bistvene razlike v temperaturi v kompostnih kupih, ki smo jih pripravili z in brez Vitalorja skozi sezono ni bilo (slika 1). Temperatura se ni povečala na pričakovanih 55oC, ker smo poskus zastavili šele v drugi polovici oktobra. Zato je smiselno, da pripravek uporabimo prej, lahko že kar ob obiranju. Ko hmeljevina pada iz obiralnega stroja, sproti škropimo z Vitalorjem. Zasledovanje temperature v kompostnem kupu je pomembno, saj naj bi jo vzdrževali na 40oC do 55oC. Če pustimo, da se temperatura poveča na 60oC do 65oC za 30 minut, pa lahko vplivamo na to, da se uničijo patogeni organizmi in nekatera semena plevelov. Slika 1: Temperatura (oC) v kompostnih kupih z (Vitalor) in brez (kontrola) uporabe Vitalorja od novembra 2007 do maja 2008 v primerjavi s temperaturo zraka Fig. 1: Temperature (oC) in compost heaps with (Vitalor) and without (kontrola) addition of Vitalor form November 2007 to May 2008 compared to the temperature of the air 3.2 Vrednost pH V kompostnem kupu z Vitalorjem se je vrednost pH zračno suhega vzorca v pol leta kompostiranja povečala za 0,3, pri kompostiranju brez Vitalorja pa za 0,1 (preglednica 1). 3.3 Vsebnost hranilnih snovi v hmeljevini Vsebnost dostopnih hranil se je v kompostnih kupih pol leta kompostiranja različno spremenila glede na dodatek Vitalorja. Medtem ko je vsebnost dostopnega kalija in magnezija ostala približno enaka v kontrolnem kupu, pa se je povečala v kompostnem kupu z Vitalorjem (preglednica 1, slika 2). Najbolj je Vitalor vplival na povečanje vsebnosti dostopnega kalija (slika 2). Vsebnost dostopnega fosforja se je v obeh kompostnih kupih povečala, vendar bolj v kupu z Vitalorjem. Nasprotno pa se je vsebnost dostopnega kalcija po pol leta kompostiranja povečala v kontrolnem kompostnem kupu, v kompostnem kupu z uporabo Vitalorja pa zmanjšala (preglednica 1). Vsebnost dušika v amonij ski obliki je bila v obeh kompostnih kupih po pol leta malenkost manjša kot na začetku (slika 3, preglednica 1), vendar pa se je v tem času zelo povečala vsebnost dostopnega dušika v nitratni obliki; kar za 30-krat v kontrolnem kupu in za 38-krat v kompostnem kupu z Vitalorjem. Prav tako kot vsebnost dostopnih hranil v kompostnih kupih se je tudi celokupna vsebnost hranil po pol leta kompostiranja različno spremenila glede na dodatek Vitalorja. Celokupna vsebnost dušika in celokupna vsebnost fosforja sta ostali približno isti, celokupna količina kalija in magnezija pa sta se v kompostnem kupu z Vitalorjem povečali. V kontrolnem kupu (brez Vitalorja) se je povečala le celokupna vsebnost magnezija (preglednica 1, slika 4). Celokupna vsebnost kalcija se je prav tako kot vsebnost dostopnega kalcija na obeh lokacijah po pol leta kompostiranja povečala v kontrolnem kompostnem kupu, v kompostnem kupu z uporabo Vitalorja pa se je zmanjšala (preglednica 1). Pri kontroli se je vsebnost pepela po pol leta kompostiranja povečala, v kompostnem kupu z Vitalorjem pa zmanjšala. Preglednica 1: Vsebnost rastlinam dostopnih hranil in celokupna vsebnost elementov v hmeljevini na začetku poskusa v novembru 2007 in po pol leta kompostiranja (maj 2008) v kompostnih kupih z Vitalorjem (Vitalor) in brez uporabe Vitalorja (kontrola) Table 1: Plant available nutrient content and content of whole amount of plant nutrients at the conduction of the experiment (November 2007) and after six months of composting (May 2008) in the compost heaps with (Vitalor) and without (kontrola) addition of Vitalor november 2007 maj 2008 (kontrola) maj 2008 (Vitalor) Svež Suha Svež Suha Svež Suha vzorec snov vzorec snov vzorec snov Vlaga % 82,0 0 76,8 0 75,5 0 pH v KCl - 7,5* - 7,6* - 7,8* - dostopni P2O5 mg/100g 122 676 189 816 222 906 dostopni K2O mg/100g 439 2440 586 2527 1155 4713 dostopni CaO % 1,31 7,27 2,04 8,81 1,56 6,35 dostopni Mg mg/100g 146 813 193 831 221 903 NH4-N mg/100 g 97,2 54,1 24,4 10,6 35,5 14,5 NO3-N mg/100 g 11,3 63,1 443,3 1913,4 585,7 2393,1 pepel % 3,29 18,28 7,63 32,88 5,39 22,01 celokupni P % 0,07 0,39 0,11 0,49 0,12 0,47 celokupni K % 0,37 2,03 0,47 2,02 0,93 3,78 celokupni N % 0,71 3,94 0,85 3,68 0,94 3,83 celokupni Ca % 1,31 7,29 1,97 8,51 1,53 6,23 celokupni Mg % 0,16 0,90 0,35 1,52 0,27 1,12 *meritve izvedene na zračno suhem vzorcu Slika 2: Količina rastlinam dostopnih hranil (P2O5, K2O, Mg; v mg/100 g) v suhi snovi hmeljevine v začetku poskusa in po pol leta glede na način kompostiranja (brez Vitalorja - kontrola ali z Vitalorjem - Vitalor) Fig. 2: Plant available nutrient content (P2O5, K2O, Mg; in mg/100 g) in dry matter of compost at the conduction of the experiment and after six months of composting with regard to the way of composting (without Vitalor -kontrola, with Vitalor - Vitalor) Slika 3: Vsebnost rastlinam dostopnega dušika (nitratna in amonijska oblika) v suhi snovi hmeljevine na začetku poskusa in po pol leta kompostiranja glede na način kompostiranja (brez Vitalorja - kontrola ali z Vitalorjem -Vitalor) Fig. 3: Plant available ntrogent content (NO3-N and NH4-N) in dry matter of compost at the conduction of the experiment and after six months of composting with regard to the way of composting (without Vitalor -kontrola, with Vitalor - Vitalor) celokupni N celokupni P celokupni K celokupni Mg □ začetek poskusa ■ 'kontrola' po pol leta ■ 'Vitalor' po pol leta Slika 4: Celokupna količina hranil (N, P, K, Mg; v %) v suhi snovi hmeljevine v začetku poskusa in po pol leta glede na način kompostiranja (brez - kontrola ali z Vitalorjem - Vitalor) Fig. 4: Whole amount of nutrients (N, P, K, Mg; in %) in dry matter of compost at the conduction of the experiment and after six months of composting with regard to the way of composting (without Vitalor -kontrola, with Vitalor - Vitalor) 4 SKLEPI Z vključevanjem Vitalorja pri kompostiranju hmeljevine se nakazuje, da pripravek omogoči hitrejšo (kompostni kup, kjer smo uporabili Vitalor, se je veliko hitreje sesedel v primerjavi s kontrolnim kupom) oziroma bolj učinkovito razgradnjo hmeljevine (vsebnost hranilnih snovi je bila po pol leta kompostiranja večja v kompostnem kupu, kjer smo pri njegovo pripravi uporabili Vitalor v primerjavi s kompostnim kupom, kjer Vitalorja pri njegovi pripravi nismo uporabili). Rezultati so sicer enoletni, torej preleminarni. Če pa bomo tudi z nadaljevanjem poskusov ugotovili, da kompostiranje s pomočjo Vitalorja poteka hitreje in bolj intenzivno, bomo poskuse nadaljevali v tej smeri, da bomo pripravek uporabili na hmelj evini, ki ob obiranju ni razrezana na manjše dele, da bi ostale vrvice cele. Na ta način bi jih spomladi lahko enostavno potegnili iz kompostnega kupa oziroma le-tega enostavneje presejali, in odpeljali kompost v hmeljišče brez skrbi za morebitno povzročanje težav pri kasnejši obdelavi zaradi v hmeljišče vnesenih vrvic. 5 LITERATURA 1. Anon., Propagandni letak.- Meko d. o. o., 2008. 2. Hodnik, A., Kemične analize talnih vzorcev, rastlinskih vzorcev in odcednih vod.-Biotehniška fakulteta, Katedra za pedologijo, prehrano rastlin in ekologijo, Ljubljana, 1988. 3. ISO 10390. 1994. Determination of pH. 4. ISO 928. Determination of total ash.- 1997. 5. Stimulateurs des defenses naturelles, 2008, http://www.engrais-drouin.fr/, (3.11.2008). VKLJUČEVANJE PRIPRAVKA »MINERAL« V PRIDELAVO HMELJA CV. CELEIA Barbara ČEH1, Martin PAVLOVIČ1, Bojan ČREMOŽNIK1 UDK / UDC 633.791:631.53.03 (045) izvirni znanstveni članek / original scientific article prispelo / received: 10.10.2008 sprejeto / accepted: 19.12.2008 IZVLEČEK Mineral - po posebnem postopku obdelana mineralna voda v več različicah (zeleni, rumeni, rdeči) - je slovenski proizvod, ki vsebuje 75 mineralov. Uporablja se v mešanici s sladko vodo za zalivanje in škropljenje oziroma pršenje. V raziskavi smo želeli analizirati tehnološko-ekonomski vidik pridelave hmelja cv. Celeia z vključevanjem tega pripravka. S poskusom v letu 2008 nismo definirali obetajoče kombinacije vključevanja Minerala v konvencionalno pridelavo hmelja. V nadaljevanju raziskave bo potrebno zmanjšati odmerek mineralnega dušika ali pa spremeniti način aplikacije in odmerke Minerala. Ekološka pridelava hmelja s tem pripravkom pa se je v letu 2008 nakazala kot obetajoča, saj smo brez uporabe mineralnih gnojil in fitofarmacevtskih sredstev pridelali okrog 1200 kg/ha hmelja cv. Celeia. Ključne besede: gnojenje, hmelj, ekološka pridelava, Mineral, pridelek, alfa kisline INTRODUCTION OF THE PRODUCT "MINERAL" IN A PRODUCTION OF HOPS CV. CELEIA ABSTRACT Mineral is a Slovenian product which contains 75 minerals. It is by a special procedure treated mineral water, used in a mixture with fresh water for watering and spraying plants. The aim of presented research was to study product introduction aspects a of a hop production farm management with the cv. Celeia. A successful combination of Mineral use in conventional production of hops cv. Celeia has not been defined yet in a view of yield and its quality. In future when including Mineral in a production, mineral nitrogen rate should be lowered or a different way of application and rate of Mineral should be implemented. At the same time an ecological production of hops cv. Celeia by Mineral was indicated as promising in 2008 in a view of yield and its quality. Even if no mineral fertilizers and plant protection products were used, the yield of hop cones was around 1200 kg/ha. Keywords: fertilisation, hops, organic production, Mineral, yield, alpha acids 1 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, Cesta Žalskega tabora 2, SI-3310 Žalec Mineral je slovenski proizvod, ki vsebuje 75 mineralov. To je po posebnem postopku obdelana mineralna voda, ki je na voljo tudi v različici Mineral 'rumeni'. Z njegovo uporabo naj bi rastline postale manj dovzetne na bolezni in škodljivce. Uporablja se v mešanici s sladko vodo (1:100), s katero se meša navidezno. Minerali, ki se po posebni obdelavi slane vode oddvojijo od molekul prosto plavajo v mešanici, v kateri se ustvari veliko energije in ima večjo pretočnost energije, kot jo ima sladka voda [2]. Vrednost pH mešanice je zaradi vezave molekul na molekule sladke vode 5. Če zalivamo rastline z Mineralom, naj bi bilo potrebno manj zalivanja. Minerali v tleh namreč vežejo vodo, tako da ta počasneje odteka iz tal. S tem rastline lažje prenašajo krajša obdobja brez padavin in zaradi dostopne oblike mineralov intenzivneje rastejo. Rastline lahko z Mineralom tudi škropimo oz. pršimo, kar naj bi pomenilo prehrano rastlin, obenem pa povečalo naravno odpornost rastlin na bolezni in škodljivce. Ker je to v bistvu voda, pripravek ni škodljiv za žive organizme, ne draži oči in kože, pri uporabi ni potrebno nositi zaščitnih rokavic, obleke,... Zalivanje in pršenje z Mineralom poteka po različnih načrtih za različne rastline. V predstavljeni raziskavi smo želeli zasledovati in analizirati tehnološko-ekonomske učinke pridelave hmelja cv. Celeia z vključevanjem tega pripravka v konvencionalno in ekološko pridelavo hmelja. 2 MATERIAL IN METODE DELA Poljski poskus smo leta 2007 postavili na poskusnem posestvu Inštituta za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije (IHPS) - v hmeljišču, posajenem s cv. Celeia. V prispevku navajamo rezultate drugega leta poskusa (2008), s tem da so iste parcele enako obravnavane (z manjšimi izboljšavami) kot leto prej. Poskus je postavljen kot bločni poskus s petimi obravnavanji v treh ponovitvah, velikost osnovne parcele je 200 m2, tako da je površina pod poskusom 2880 m2. Tla poskusnega polja so pretirano založena s fosforjem in ustrezno založena s kalijem, vsebnost organske snovi je 2,4%, pH vrednost je 5,7. V poskusu so bila naslednja obravnavanja: A. Kontrola - konvencionalno gnojenje s P, K (glede na analizo tal) in N (50 kg/ha + 70 kg/ha + 50 kg/ha N), brez foliarnega gnojenja, škropljenje s fitofarmacevtskimi sredstvi (FFS) po škropilnem programu; B. Zalivanje s 320 l/ha Minerala v zadnji dekadi oktobra, brez gnojenja s P, K in N, zalivanje s 50 l/ha Minerala konec maja, škropljenje s FFS + istočasno škropljenje z Mineralom 'rumeni'; C. Zalivanje s 320 l/ha Minerala v zadnji dekadi oktobra, brez gnojenja s P, K in N, zalivanje s 50 l/ha Minerala v zadnji dekadi maja, zalivanje s 25 l/ha Minerala v zadnji dekadi junija, brez škropljenja s FFS, škropljenje z Mineralom 'rumeni' vsakih 14 dni -prvič takoj po navijanju (8-krat v sezoni), brez uporabe FFS; D. Zalivanje s 320 l/ha Minerala jeseni, brez gnojenja s P in K, gnojenje z N konvencionalno, zalivanje s 50 l/ha Minerala konec maja, škropljenje s FFS + istočasno škropljenje z Mineralom 'rumeni'; E. Zalivanje s 320 l/ha Minerala v zadnji dekadi oktobra, brez gnojenja s P, K in N, zalivanje s 50 l/ha Minerala konec maja, škropljenje z Mineralom 'rumeni' vsakih 14 dni - prvič takoj po navijanju (8-krat v sezoni), brez uporabe FFS. Ostala agrotehnika je bila enaka za celoten poskus in izvajana v skladu z dobro kmetijsko prakso [4]. Škropljenje po škropilnem programu je v sezoni 2008 potekalo 4-krat. V času tehnološke zrelosti (12. septembra) smo zunanje vrste hmelja odstranili. S tem sta za vrednotenje ostali samo sredinski dve. Izmerili smo površino parcele ter prešteli število rastlin in število vodil na posamezno parcelo. Pridelek smo obirali in stehtali posebej za vsako parcelo, vzeli smo vzorce storžkov za analizo vsebnosti vlage in alfa kislin [1]. Rezultate smo obdelali s pomočjo računalniških programov Excel in Statgraphics, za zaznavanje razlik med obravnavanji smo uporabili Duncanov test (p<0,1). Ekonomski vidik vključitve novega proizvoda v pridelavo hmelja smo ovrednotili s pomočjo modela SIMAHOP 3.1 [5]. 3 REZULTATI Z DISKUSIJO 3.1 Pridelek, vsebnost alfa-kislin in pridelek alfa-kislin Pridelek storžkov je bil značilno večji pri obravnavanjih, kjer smo dognojevali z dušikom (A in D) kot pri ostalih obravnavanjih (preglednica 1). Vsebnost alfa kislin v storžkih je bila največja v storžkih obravnavanj C in E, ki smo jih pridelovali po smernicah ekološke pridelave, sledilo je obravnavanje B. Najmanjša vsebnost alfa kislin je bila torej pri obravnavanjih, kjer smo dognojevali z dušikom (A in D) in ki so dosegla večji pridelek. V pridelku alfa kislin med obravnavanji ni bilo dovolj velikih razlik, da bi jih lahko statistično potrdili, oziroma so bile prevelike razlike med bloki. Glede na to, da med obravnavanjema A in D ni dokazljivih razlik v pridelku in vsebnosti alfa kislin, s tega stališča ni smiselno, da smo v konvencionalno proizvodnjo hmelja cv. Celeia vključili tak način aplikacije in odmerke Minerala, kot so navedeni pri obravnavanju D. Poskus bomo morali nadaljevati v smeri zmanjšanja odmerkov Minerala ali zmanjšanja odmerkov mineralnega dušika, če vključujemo Mineral. S primerjavo obravnavanj B in D ugotovimo, da če je v pridelavo vključen Mineral in škropimo s sredstvi za varstvo rastlin, potem običajen odmerek mineralnega dušika v primerjavi, če ne gnojimo z dušikom, pomeni značilno povečanje pridelka, vendar pa pride do razredčitvenega efekta - zaradi tega se značilno zmanjša vsebnost alfa kislin v storžkih. Če želimo pridelati ustrezen pridelek hmelja, se v konvencionalni pridelavi v razmerah, kot so značilne za tla na poskusnem posestvu in vremenske razmere v letu 2008, kljub uporabi Minerala ne moremo izogniti dognojevanju z dušikom, preveriti pa bo potrebno, ali je potreben tako velik odmerek tega hranila, kot je pri konvencionalni pridelavi hmelja brez Minerala. Ekološka pridelava hmelja cv. Celeia (brez uporabe mineralnih gnojil in fitofarmacevtskih sredstev) z Mineralom se je pokazala kot obetajoča, saj je pridelek pri obravnavanjih C in E okrog 1200 kg/ha. Večja vsebnost alfa kislin v storžkih v primerjavi z ostalimi obravnavanji je v končni fazi pokrila razliko v pridelku, saj med obravnavanji ni bilo značilnih razlik v pridelku alfa kislin. Preglednica 1: Pridelek hmelja, vsebnost alfa kislin v storžkih in pridelek alfa kislin v poljskem poskusu z Mineralom na inštitutu v Žalcu v letu 2008 glede na obravnavanje (A-E) Table: 1: Hop yield, alpha-acid content in hop cones and alpha acid production in a field trial with the Mineral product on the institute in Žalec in 2008 related to various procedures (A-E) Obravnavanja Pridelek (kg/ha SS*) Pridelek na rastlino (kg SS) Vsebnost alfa kislin (% v SS) Pridelek alfa kislin (kg/ha) Pridelek alfa kislin (kg/rastlino) A 1432 a** 0,52 b 3,5 a 50 a 0,019 a B 1295 a 0,41 a 4,1 b 53 a 0,017 a C 1177 a 0,42 a 4,6 c 54 a 0,020 a D 1440 a 0,52 b 3,5 a 50 a 0,018 a E 1227 a 0,40 a 4,4 bc 54 a 0,018 a * suha snov ** Različna črka v stolpcu pomeni, da med obravnavanjema ni statistično značilne razlike (Duncanov test, p<0,1). 3.2 Ekonomski vidik pridelave Primerjalna osnova stroškovnim analizam pri poljskih poskusih s komercialnimi proizvodi - v tem primeru pri gnojenju oz. dognojevanju hmelja s proizvodom Mineral - so različna tehnološka obravnavanja (A-D) v kontekstu panožnih ekonomskih razmer. V preglednici 2 so kot izhodišče za primerjalno analizo vključeni spremenljivi stroški pridelave hmelja po posameznih modelnih skupinah. Podatki stroškov dela in materiala za posamezne obravnave so prikazani v preglednici 3. Za primerjavo z izkušnjami iz prakse so podatki poskusa prikazani za velikost parcel hmelja 1 ha. Ker pa je približno dve tretjini hmeljarskih posestev v Sloveniji v obsegu do 5 ha so prikazani še izračuni stroškov posameznih obravnav za površino 5 ha. Uporabljeni podatki urnih postavk stroškov dela pridelave hmelja so povzeti iz Kataloga stroškov kmetijske in gozdarske mehanizacije 2008 [3] in posodobljenih podatkih modela SIMAHOP 3.1 [5]. Kalkulacijska vrednost modelnih strojnih, traktorskih in ročnih ur znaša za strojne ure 22,87 EUR/Sh, za traktorske ure 19,71 EUR/Th in za ročne ure 5,75 EUR/Rh. Za dolgoročno rentabilnost pridelave hmelja naj bi glede na globalne tržne razmere hmeljarji v RS v konvencionalni pridelavi v povprečju dosegali vsaj pridelek 1.600 kg/ha. Pri analizi rezultatov poskusa s produktom Mineral smo v 2008 izhajali iz predpostavke, da intenzivnost in način gnojenja v omejenem obsegu pomembno vplivata na višino pridelka hmelja ter stroške pridelave. V primeru gnojenja hmelja znašajo parcialni modelni stroški dela 177 EUR/ha, stroški materiala 361 EUR/ha, skupni modelni stroški pri gnojenju hmeljišč pa 538 EUR/ha. Relativni delež modelnih stroškov gnojenja hmelja pa predstavlja 5,84% celotnih stroškov pridelave. Za preglednejšo stroškovno analizo so bila v poljskem poskusu definirana obravnavanja (A-D) še dodatno razčlenjena na posamezne postopke (a-h) (razpredelnica 4). Tako pridobljeni parcialni izračuni pa so nam služili za oceno stroškov analiziranih obravnavanj v poskusu (A-D). Ocenjen pridelek hmelja na parcelah z različnimi oblikami gnojenja (B-D) hmelja je znašal med 1.177 in 1.440 kg/ha. Tako je bil le v obravnavi D ocenjen pridelek hmelja višji od pridelka na kontrolni obravnavi A s konvencionalnim gnojenjem in varstvom rastlin po modelu SIMAHOP -a še to le za 0,6%. Pri ostalih obravnavanjih (B, C, E) je bil ocenjen pridelek hmelja nižji od kontrole. Preglednica 2: Modelni stroški pridelave hmelja v RS po modelnih skupinah v 2008 za pridelek 1.400 kg/ha Table 2: Model costs calculation in a Slovenian hop production 2008 - based on a yield level of 1.400 kg/ha SIMAHOP 3.1 STROŠKI delo material skupaj OPRAVILA: EUR EUR EUR gnojenje hmeljišč 177 361 538 obdelava hmeljišč 400 261 661 obdelava hmelja 1.637 1.637 namakanje 469 469 varstvo hmelja 307 504 811 obiranje in sušenje 1.924 805 2.729 (1.400 kg/ha) sprem. str./ha 4.915 1.930 6.845 skupni str./ha 9.214 skupni str./kg 6,58 Preglednica 3: Stroški materiala in dela pri pridelavi hmelja s pripravkom Mineral za posamezna obravnavanja (A-E) na podlagi definiranih postopkov (a-h) Table 3: Material and labor costs of a hop experiment with the Mineral based on defined procedures (a-h) in various treatments (A-E) O postopki material delo skupaj skupaj EUR/ha EUR/ha EUR/ha EUR/5ha A a,b 865 484 1.349 6.745 B b,d,f,h 1.325 366 1.691 8.453 C d,e,f,g 1.003 703 1.705 8.527 D b,c,d,f,h 1.606 543 2.149 10.743 E d,e,f 957 673 1.630 8.148 Preglednica 4: Stroški materiala in dela za postopke (a-h) v pridelavi hmelja s pripravkom Mineral Table 4: Material and labor costs of procedures (a-h) in a hop production with the product Mineral postopki opis postopka obravnavanja material delo skupaj skupaj EUR/ha EUR/ha EUR/ha EUR/5ha a NKP modelno gnojenje A 361 177 538 2.690 b modelno varstvo rastlin A,B,D 504 307 811 4.055 c gnojenje hmelja brez P,K, D 281 177 458 2.290 d aplikacija Minerala Z 320 l/ha B,C,D,E 592 30 622 3.108 e aplikacija Minerala R 8x C,E 272 614 886 4.430 f aplikacija Minerala Z 50 l/ha B,C,D,E 93 30 122 610 g aplikacija Minerala Z 25 l/ha C 46 30 76 379 h aplikacija Minerala R 4x - vez. B,D 136 0 136 680 4 ZAKLJUČEK Glede na to, da se z vključevanjem zalivanja in pršenja z Mineralom v klasično pridelavo pridelek in njegova kakovost nista izboljšala, lahko zaključimo, da tak način vključevanja pripravka, kot smo ga testirali v letu 2008 (obravnavanje D), ni smiseln. V prihodnje bo potrebno raziskati, ali večjo učinkovitost Minerala lahko dosežemo s spremembo načina aplikacije in odmerka za zalivanje in pršenje, ali z zmanjšano količino dodanega mineralnega dušika. Pridelek in njegova kakovost sta se pri 'ekoloških' obravnavanjih (okrog 1200 kg/ha) v letu 2008 pogojno nakazala kot obetajoča. V prispevku je na primeru gnojenja hmelja prikazan tudi metodološki pristop parcialnega mikro-ekonomskega vrednotenja pridelave hmelja, ki je povsem smiseln v primeru iskanja alternativnih možnosti racionalizacije kmetijske pridelave. Za pridelovalce hmelja so pri kratkoročnih podjetniških odločitvah namreč najpomembnejši trije podatki: hektarski pridelek alfa kislin, cena hmelja oz. cena kg alfa kislin in pa spremenljivi stroški pridelave. Pri vsakokratni analizi alternativnih tehnoloških postopkov je tako potrebno omenjene ekonomske kazalce obravnavati celovito - ob upoštevanju trendov globalnega tržnega povpraševanja. Odločitev za alternativo pridelavo pa je tudi racionalnejša, v kolikor je podkrepljena z rezultati večletnih, ponavljajočih se poskusov. Vsekakor je smiselno poskus nadaljevati tudi še v prihodnjih letih, kar nam bo omogočilo pridobiti tudi zanesljivejšo informacijo o vplivu ekološkega načina pridelave hmelja z uporabo Minerala na pridelek in na kondicijo nasada, saj so bile vremenske razmere v letu 2008 neugodne za razvoj škodljivcev. Pri povečevanju povpraševanja po hmeljskih proizvodih iz ekološke pridelave, pa bo vzporedno tudi smiselna podrobnejša CBA ekonomska analiza ekološke pridelave hmelja. 5 LITERATURA 1. Analytica EBC / European Brewery Convention.- Nuernberg, EBC Analysis Committe - Nuernberg, Carl, Hans, Getranke - Fachverl. Grundwerk: Section 7, 1998. 2. Anon., Tehnološki podatki o proizvodu Mineral.- 2007. 3. Dolenšek, M., Katalog stroškov kmetijske in gozdarske mehanizacije 2008.- Zveza združenj za medsosedsko pomoč strojnih krožkov Slovenije, www.s-k.si/datoteke/ Katalog_stroskov_2008_stisnjen.pdf (20.10.2008). 4. Majer, D., Čerenak, A. (ur.). Priročnik za hmeljarje.- Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, Žalec, 2002, 248 s. 5. Pavlovič, M., Aplikacija simulacijskega modela SIMAHOP 3.1 za primerjalne stroškovne analize v kmetijstvu. - Hmeljarski bilten, 13(2006), s. 21-31. STRUKTURNE SPREMEMBE KMETIJSKIH ZEMLJIŠČ, NJIHOVA URBANIZACIJA IN KAKOVOST V OBDOBJU 2002-2007 Borut VRŠČAJ1 UDK / UDC 631.164.6:711.14 »2002-2007« (045) izvirni znanstveni članek / original scientific article prispelo / received: 15.10.2008 sprejeto / accepted: 19.12.2008 IZVLEČEK Dnevno smo priča spremembam rabe kmetijskih zemljišč, opuščanjem pridelave ter urbanizaciji. Prispevek predstavlja analizo strukturnih sprememb kmetijskih zemljišč, prehajanje med kmetijskimi rabami, gozdom ter urbanizacijo kmetijskih zemljišč glede na njihovo kakovost. Analiza je opravljena na podlagi podatkov rabe zemljišč MKGP iz let 2002 in 2007, kakovost tal pa ocenjena na podlagi podatkov pedološke karte in profilov ter drugih podatkov prostora. Med leti 2002 in 2007 se je zmanjšal skupni obseg njiv in vrtov za 15,4 %, hmeljišč za 16,3 %, zemljišč v zaraščanju za 12,9 %, vinogradov za 12,4 % ter drugih rab za 20 %. Skupni obseg gozdov se je povečal za 1,5 %, oljčnih nasadov za 41,7 %, travnikov za 6,9 % ter ekstenzivnih sadovnjakov za 2,2 %. Ugotovljen obseg urbanizacije njiv ima zaskrbljujoče razsežnosti. Glede na analizirane podatke smo dnevno urbanizirali približno 11 ha zemljišč. Kakovostna zemljišča so urbanizirana v večji meri. Ključne besede: kmetijske površine, strukturne spremembe, urbanizacija, kakovost THE STRUCTURAL CHANGES OF AGRICULTURAL LAND, THEIR QUALITY AND URBANIZATION BETWEEN 2002-2007 ABSTRACT We are daily witnessing changes in agricultural land use, where the agricultural production is abandoned while the land is frequently lost due to urbanisation. An analysis was carried out using 2002 and 2007 digital land use data. The agricultural soil quality data was derived form digital soil map, soil profile data and digital elevation model. Between 2002 and 2007 15.4 %, of arable land diminished, 16,3 % of hop plantations, 12,9% of afforested areas, 12,4 % of vineyards and 20 % of land under other use. At the same time total surface under forests increased for 1,5 %, olive plantations for 41,7 %, grasslands for 6,9 % and low intensity orchards for 2,2 %. The extent of soil sealing is of worrying proportions. Based on data analysed, the loss of the land due to the urbanisation was approximately 11 ha per day. Quality agricultural land was urbanised in a greater extent. Keywords: agricultural land, structural changes, urbanization, quality 1 Kmetijski inštitut Slovenije, CL, Center za tla in okolje, Hacquetova 17, SI-1001 Ljubljana Tla in zemljišča so naravni vir in osnova kmetijske pridelave. Kakovosten kmetijski prostor z rodovitnimi tlemi in ustrezno klimo je dragocena naravna danost, ki je v preteklosti in sedanjosti omogočala dobro življenje, razvoj industrije, umetnosti in kulture. Slovenija s približno površino 2.027.300 ha spada med majhne države Evrope. Velik del Slovenije zasedajo skalnata gorata območja ter hribovit svet, kjer prevladuje gozd kot primarna raba zemljišč. Kmetijskih zemljišč, še posebej kakovostnih, je pri nas malo. Ta so predvsem na nekaj velikih nižinah - prodnih zasipih in glinasto-ilovnatih nanosih rek ter nato na gričevjih in razgibanih planotah. Za razliko od nekaterih sosednjih držav, ki so bogate s takimi naravnimi viri (Padska nižina, Slavonija...), moramo v Sloveniji zelo premišljeno in dolgoročno smotrno ravnati s tlemi in samimi kmetijskimi zemljišči - kot najboljšim delom prostora države. Raba prostora se v Sloveniji v zadnjem desetletju zaradi splošnih ekonomsko-politično-socialnih razmer pospešeno spreminja. Dnevno smo priča preoblikovanjem v prostoru. Med najbolj zaznavnimi so opuščanje njivske rabe in povečevanja deleža travinja ter, med prebivalci praviloma izpostavljen kot negativni trend, povsod prisotna visoka stopnja urbanizacije najboljših kmetijskih zemljišč. Statistični urad Republike Slovenije (SURS) beleži spremembe v prostoru. Podatki o pokrovnosti tal so izdelani za leta 1993, 1997, 2001 in 2005 (www.stat.si) z uporabo predvsem Landsat satelitskih posnetkov in v zadnjih časih tudi bazo rabe zemljišč MKGP. Podatki so predstavljeni na agregirani ravni kot vsote skupnih površin kmetijskih, gozdarskih, urbaniziranih zemljišč in ne ločujejo posameznih vrst kmetijske rabe in njihovega medsebojnega prehajanja. Po SURS znaša delež pozidanih zemljišč v obdobju 1997 - 2000 5,3 % skupne površine Slovenije. Indeks urbanizacije je v letu 1993 znašal 1,0, leta 1997 1,0 in leta 2001 1,1. V zadnjem desetletju so na MKGP pridobili tri različice GIS podatkov rabe zemljišč v merilu 1:5.000. Prvi dve iz leta 2002 in 2005 sta rezultat interpretacije črno-belih letalskih posnetkov, medtem ko je zadnja interpretirana z barvnih DOF posnetkov. Nastali podatki omogočajo poleg ugotavljanja bilance sprememb vrste rabe na agregatni ravni tudi spremembe rabe zemljišč določenega prostora v določenem času. Tako lahko ugotavljamo prehajanje med vrstami rabe in ob rastrskem načinu obdelave tudi obseg in lokacijo teh sprememb. Baze se v treh različicah razlikujejo, predvsem prva. Prisoten je razvoj interpretacijskega ključa in povečevaje stopnje detajlnosti interpretacije. Primerjava pridobljenih podatkov je zaradi tega pri nekaterih vrstah rabe otežena, vendar je možno s podrobnim ogledom razlik z GIS orodjih te podatke razumeti in jih podrobneje oz. pravilneje predstaviti. Urbanizacija (urban sprawl) je fizična širitev urbanih območij po tržnih načelih na sosednja, pretežno kmetijska območja [1]. Izraz sprawl pejorativno opredeljuje širjenje mest kot manj kontroliran proces ob manj oz. neučinkovitem prostorskem planiranju. Pozidava tal (soil sealing) je fizična pozidava oz. stalno pokritje površine tal z nepropustnim materialom [2]. Urbanizacija je torej širjenje urbanih območij na sosednje, kmetijske ali (semi) naravne vrste rabe tal in zajema celoten spekter vplivov (popolne pozidave, mešanja, zbijanja, onesnaževanja), ki tla zelo spreminjajo [3,4], zmanjšujejo sposobnost tal opravljanja kmetijskih in okoljskih funkcij [5] in vplivajo na kroženje snovi in energije v okolju in zdravje prebivalcev [6,7,8,9,10,11]. Fizična odstranitev oz. pokritje tal predstavlja uničenje in trajno odpravljanje vseh funkcij tal v celoti. V tej študiji štejemo kot urbanizirana: i) vsa v celoti pozidana tla (prekrita z zgradbo ali infrastrukturnim objektom - tla so uničena in izvajajo samo še funkcijo nosilnega medija), ii) tla odstranjena do matične podlage (kamnolomi, gramoznice, širitev vodnih teles - funkcije tal so izničene v celoti), iii) tla ob zgradbah, ki so bila bolj ali manj spremenjena med samo gradnjo (odstranjeni gornji A horizonti ali pomešani horizonti - kakovost takih tal je največkrat bistveno zmanjšana), in iv) »zastrta« tla z npr. nadstreški in mostovi, ki zmanjšujejo izvajanje okoljskih funkcij tal. Med 1990 - 2000 je bila stopnja rasti urbaniziranih površin v Evropi 5,4 %. Mesta so se v Evropi v poprečju prostorsko povečala za 78 %, medtem ko je skupno prebivalstvo naraslo za 33 % [1]. Sprememba rabe tal je med leti 1990 in 2000 znašala 2,8 % površine Evrope od česar znaten del predstavlja urbanizacija kmetijskega prostora. Z intenzivno pozidavo se soočamo tudi v Sloveniji. Število gradbenih dovoljenj letno narašča, v letu 2007 za 7 %. Vplivi urbanizacije kmetijskih tal. Tla kmetijskih zemljišč imajo visoko sposobnost izvajanja najpomembnejših funkcij tal (vezava, filtriranje/transformacija onesnažil, filtriranje/napajanje podzemnih voda, vezava CO2, kroženje snovi in energije...). Pozidava zemljišč tako ne ogroža le pridelave hrane in druge biomase, pač pa zmanjšuje sposobnost in obseg izvajanja nujnih okoljskih funkcij tal in potreb človeka. Sposobnost izvajanja kmetijskih, okoljskih, ekonomskih in socialnih funkcij tal v ustreznem obsegu je potrebno ohraniti tudi za bodoče rodove. Urbanizacijo lahko, še posebej ob stopnjah, ki smo jim priča, označimo kot proces, ki predstavlja največjo nevarnost slovenskemu prostoru, kulturni krajini, kmetijstvu in posledično manjši samooskrbi Slovenije s hrano, ki spet postaja splošna in strateška vrednota. Namen raziskave je oceniti vrste in obseg sprememb rabe predvsem kmetijskih zemljišč v prostoru ter obseg in kakovost urbaniziranih kmetijskih zemljišč v okvirnem obdobju zadnjih desetih let. 2 MATERIALI IN METODE DELA V študiji so bile uporabljene digitalne vektorske prostorske baze podatkov merila 1:5.000 in 1:25.000 ter rastrski podatki digitalnih modelov višin (informacijski sloji - IS). Raba zemljišč: uporabili smo poligonske IS rabe zemljišč (RZ) z dne 25.10.2002 [12] in z dne 03.09.2008 [13]. Obe sta bili izdelani s postopkom foto interpretacije digitalnih orto-foto posnetkov (DOF5) v merilu 1 : 5.000 z ločljivostjo celice 0,5 m. DOF5 za 2002 so bili posneti med 1997 (oz. celo 1995) in 2000. Zadnja različica rabe zemljišč 2007 je izdelana na podlagi barvnega DOF 2006 in se zaradi popravkov razlikuje od prejšnjih verzij baze 2007. Glede na čas zajema DOF5 in interpretacije lahko pogojno smatramo, da uporabljeni podatki predstavljajo multi-temporalno zbirko sprememb rabe zemljišč za okvirno obdobje desetih let med 1997-2007. Interpretacija je bila izvedena na podlagi kodnega ključa in navodila za interpretacijo [14,15]. Digitalni model višin 12.5 (DMV1,5) [16] je baza podatkov nadmorskih višin s prostorsko ločljivostjo celice 12,5 m, ki smo jo uporabili za oceno kakovosti zemljišč. Relief je v Sloveniji eden najpomembnejših pedogenetskih faktorjev in kriterijev za oceno proizvodne sposobnosti zemljišč. Dejavniki, ki izhajajo iz reliefnih oblik (npr. nagib in osončenje) so-opredeljujejo primernost zemljišč za kmetijsko pridelavo. Digitalna pedološka karta Slovenije (PK25) in Podatki pedoloških profilov Slovenije (PP). PK 25 [17] je vektorski poligonski IS nazivnega merila 1 : 25.000 [18,19]. PP [20] so podatki več kot 1700 pedološki profilov z opisi lokacij ter morfološkimi in analitskimi podatki horizontov. Podatke PP smo uporabili kot primarni vir informacij za opredelitve lastnosti in posledično kakovosti tal v PK25 [18]. Programsko in podatkovno okolje. Prostorske obdelave smo izvedli v ArcGIS®. Vektorske obdelave smo izvedli v shape in cover obliki, grid rastrske IS pa v GRID programskem modulu (http://support.esri.com). ArcMap® smo uporabili za povezovanje, vizualizacijo, kontrolo in predstavitev podatkov. Prostorsko obdelavo smo izvedli s pomočjo namenskih programskih rutin v AML programskem jeziku. Podatke smo povezovali in vrednotili v ORACLE® z izdelanimi namenskimi aplikacijami v SQL in programskem jeziku. Obdelava podatkov spremembe rabe zemljišč. Vektorske IS rabe zemljišč posameznih obdobij smo pretvorili v gride rabe tal z ločljivosti 5 in za izračune TS v ločljivosti 12,5 m. Seštevek površin zaradi pretvorbe iz vektorske v rastrsko obliko odstopa od površin v vektorski obliki (tipično > 0,48 oz 0,33 %). Vrednotenje kakovosti tal in zemljišč. Kakovosti tal smo opredelili s povprečnim talnim številom (TS). Za vsako v PK25 prisotno kartografsko enoto smo na podlagi deleža zastopanosti talnega tipa izračunali srednje TS. Točke TS so odraz vrednotenja bistvenih in univerzalnih kazalcev kakovosti tal. Dobro opredeljujejo ne samo rodovitnost, pač pa tudi sposobnost tal izvajanja bistvenih okoljskih funkcij. Teoretičen razpon TS je teoretično od 7 (najslabša) do 100 (najboljša tla) in v praktičnem primeru PK25 od 7 do 96. 3 REZULTATI Z DISKUSIJO 3.1 Obseg skupnih sprememb rabe kmetijskih zemljišč Na podlagi primerjave baz podatkov v ločljivosti 5 m, smo ugotovili, da se je med leti 2002 in 2007 zmanjšal predvsem skupni obseg njiv in vrtov za 15,4 %, hmeljišč za 16,3 %, zemljišč v zaraščanju za 12,9 %, vinogradov za 12,4 % ter druge rabe za 20 %. Skupni obseg gozdov se je povečal za 1,5 %, oljčnih nasadov za 41,7 % (475 ha), travnikov za 6,9 % (24.267 ha) ter ekstenzivnih sadovnjakov za 2,2 % (444 ha) (preglednica 1) Skupni obseg pozidanih in sorodnih površin je v preglednici prikazan zavajajoče, saj je podatek 0,5 % (527 ha) povečanja urbanih površin izračunan na podlagi skupnih površin, ki so bile opredeljene kot pozidana in sorodna zemljišča. V IS Raba zemljišč 2002 je pod to kategorijo zajet velik delež ne-urbanih in ne-kmetij skih površin, kar štejemo kot nepravilnost, ki je bila v verziji 2007 odpravljena. Izločitev urbaniziranih površin iz leta 2007, ki v letu 2002 niso bile opredeljene kot urbane kaže (resnično povečanje pozidanih zemljišč), da je bilo v obdobju 2002 - 2007 urbaniziranih skupno 19.790 ha. Spremembe rabe obsega zemljišč v skupnem seštevku po posameznih letih ne izkazujejo obsega dinamike prehajanja enih kmetijskih rab v druge kmetijske in nekmetijske rabe, saj se npr. delež travinja ali zaraščajočih površin nekje povečuje, drugje pa zmanjšuje. Prihaja do 'selitve' oz. do 'vrstenja' določenih vrst rab. Če je seštevek sprememb površin za neko rabo pozitiven, se obseg te rabe v skupnem obsegu povečuje in nasprotno, v kolikor je negativen, se obseg rabe zmanjšuje. Obseg zamenjav oz. vrstenje rab, kjer se je raba v letu 2007 razlikovala glede na rabo v letu 2002 smo ocenili s pregledom površin z GIS orodji. 3.2 Obseg prehajanja kmetijskih zemljišč v druge rabe Raba kmetijskih zemljišč se je med leti 2002 in 2007 spreminjala iz ene v drugo kmetijsko rabo. Nekatere spremembe so samoumevne in posledica kolobarja (njive in travniki), medtem ko povečanja ali zmanjšanja nekaterih drugih vrst rab nakazujejo dolgotrajne procese oz. trend sprememb. Preglednica 2 prikazuje spremembe obsegov tistih vrst rab kmetijskih zemljišč, pri katerih so bile v letu 2007 zaznana največja odstopanja glede na leto 2002. V stolpcih so navedene spremembe v ha in njihov delež spremembe v odstotku. Preglednica 1: Skupne spremembe obsega zemljišč kmetijskih rab med leti 2002 in 2007. Table 1: Total changes in extent of agricultural land use between 2002 and 2007. Kategorije kmetijskih zemljišč 2002 Delež 2007 Delež 2007-2002 2007-2002 (MKGP, 2002,2007) (ha) SLO (ha) (ha) SLO (ha) razlika (ha) razlika (%) 1100 Njive in vrtovi 213.977 10,6 180.941 8,9 -33.035 -15,4 1160 Hmeljišča 2.501 0,1 2.094 0,1 -407 -16,3 1211 Vinogradi 25.295 1,2 22.164 1,1 -3.131 -12,4 1221 Intenzivni sadovnjaki 5.047 0,2 4.762 0,2 -284 -5,6 1222 Ekstenzivni sadovnjaki 19.822 1,0 20.266 1,0 444 2,2 1230 Oljčni nasadi 1.139 0,1 1.613 0,1 475 41,7 *1 Travniki 350.679 17,3 374.946 18,5 24.267 6,9 1410 Zemljišča v zaraščanju 25.243 1,2 21.983 1,1 -3.260 -12,9 1500 Mešana raba zemljišč 18.944 0,9 18.732 0,9 -211 -1,1 *2 Manj zastopana kmetijska zemljišča 630 0,0 8.372 0,4 7.742 1.228,4 2000 Gozd in ostale poraščene površine 1.201.686 59,3 1.219.823 60,2 18.136 1,5 3000 Pozidana in sorodna zemljišča 108.205 5,3 108.732 5,4 527 0,5 *3 Drugo 54.098 2,7 42.867 2,1 -11.231 -20,8 Skupno: 2.027.265 100,0 2.027.296 100,0 *1 Travniki: 1300-trajni, 1310-intenzivni, 1322-ekstenzivni, 1321-barjanski *2 Drugo: 4100-barje, 4210-trstičja, 4220-ostala zamočvirjena zemljišča, 5000-suha odprta zemljišča s posebnim rastlinskim pokrovom, 6000-odprta zemljišča brez ali z nepomembnim rastlinskim pokrovom, 7000-voda *3 Manj zastopana kmetijska zemljišča: 1180-trajne rastline na njivskih površinah, 1190-rastlinjak, 1212-matičnjak, 1240-ostali trajni nasadi, 1420-plantaže gozdnega drevja, 1600-neobdelana kmetijska zemljišča ,1800-kmetijsko zemljišče poraslo z gozdnim drevjem 3.2.1 Spremembe rab kmetijskih zemljišč, ki so se v obdobju 2002 - 2007 v skupnem obsegu zmanjšale Skupna sprememba Raba 1100 - njive in vrtovi je v 2007 obsegala 55.492 ha, od tega zaradi kolobarjenja 22.457 ha, saj so se skupne površine njiv in vrtov v obdobju 2002 - 2007 zmanjšale za 35.035 ha. Njive in vrtovi so prešli predvsem v trajne travnike (74,3 % sprememb), barjanske travnike (7,3%), pozidana in sorodna zemljišča (6,5 %), zemljišča v zaraščanju (2, 4 %), gozd (2,4 %) in vinograde (1,7 %). Podatki potrjujejo opuščanje njivske na račun travne in pašno-kosne rabe, saj so se njivska zemljišča spremenila pretežno v različne vrste travnikov. Pri tem ne gre za degradacijo tal, saj je sprememba reverzibilna, pričakovana in deloma pospeševana ter zaradi izboljšave kakovosti tal (organska snov) za krajši čas tudi dobrodošla. Nasprotno smatramo spremembo v urbanizirana zemljišča kot izrazito negativen trend, saj smo po teh podatkih v Sloveniji v obdobju 10 let nepovratno izgubili 6,5 % njivskih zemljišč. Kot manj resno degradacijo lahko s kmetijskega vidika smatramo spremembo njiv v zaraščajoče površine in gozd, saj je v tem primeru povratna sprememba sicer težja, a možna. V tem primeru gre za izgubo kulturne krajine oz. krajinske identitete Slovenije in s tem estetsko in gospodarsko škodo. Do neke mere je presenetljivo povečanje površin vinogradov na območjih njiv iz leta 2002, kar potrjuje oz. nakazuje večanje intezivnosti in usmerjanje v vinogradništvo v Sloveniji. Raba 1410 - zemljišča v zaraščanju se je s skupnega obsega 25.242 ha v letu 2002 zmanjšala za 3.260 ha na 21.938 ha. Značilno je prehajanje rabe, saj so se zemljišča v zaraščanju iz leta 2002 v letu 2007 na 14.163 ha (64,6 % sprememb) predvsem spremenila v gozd in 4.021 ha (18,3 %) v travnik. 1.620 ha (7,4 %) je bilo 2007 opredeljeno kot kmetijsko zemljišče poraslo z gozdnim drevjem, 947 ha (4,3 %) kot mešana raba zemljišč in 439 ha (2 %) v pozidana in sorodna zemljišča. Podatki potrjujejo tranzicijo kmetijskih zemljišč v gozd in manjše posege urbanizacije na ta prehodna, večinoma kmetijska zemljišča slabše kakovosti. Določen, a težko ugotovljiv delež sprememb med rabami je možno pripisati tudi spremenjeni oz. natančnejši interpretaciji DOF5 ali izboljševanju baze rabe zemljišč 2002. Raba 1211 - vinogradi se je glede na leto 2002 v skupnem obsegu s 25.284 ha zmanjšala za 3.131 ha na 22.164 ha. Spremembe v vinograde iz drugih rab in opuščanje ter urbanizacija manjših vinogradov za 6.780 ha so bile v največji meri na račun trajnih travnikov (2.790 ha -41,1 % sprememb), intenzivnih sadovnjakov (729 ha - 10,75 %), pozidanih in sorodnih zemljišč (633 ha - 9,33 %) ter nato njiv in vrtov (630 ha - 9,29 %). Podatki nakazujejo večji delež opuščanja vinogradov na račun travinja ter potrjujejo ugotovitve ob pregledu sprememb v GIS orodjih, saj je zaznana večja stopnja urbanizacije zaradi mnogih površinsko sicer majhnih a množičnih pozidav - novogradenj in obnov hiš ter infrastrukture v vinorodnih območjih. Intenzivni sadovnjaki (raba 1221) so se v obdobju zmanjšali s 5.047 ha na 4.762 ha za skupno 284 ha. Spremembe površin sadovnjakov v druge rabe so predvsem zaradi prehajanja v trajne travnike (516 ha - 23,9 %), vinograde (409 - 19 %), njive in vrtove (309 - 14,3 %) ter pozidave (130 ha - 6 %). Po obsegu relativno skromne spremembe prostorsko izkazujejo veliko razpršenost. Ponovno se pojavlja kot nezanemarljiv delež sprememba v urbanizirane površine. Raba 1160 - hmeljišča se je zmanjšala od leta 2002 do 2007 iz 2.501 ha za 407 ha na 2.094 ha. Največji delež sprememb hmeljišč v druge rabe je prisoten v primeru prehoda v njive (483 ha - 84,5 %), kar ocenjujemo kot splošno zaznan trend zmanjševanja obsega hmeljišč predvsem zaradi nizke cena hmelja na svetovnem trgu. Druge, po deležu še pomembne so spremembe v trajni travnik (42 ha - 7,4 % sprememb), intenzivni sadovnjak (25 ha - 4,4 %), medtem ko je bilo urbaniziranih 13 ha (2,3 %) hmeljišč. 3.2.2 Spremembe rab kmetijskih zemljišč, ki so se v obdobju 2002 - 2007 v skupnem obsegu povečale V skupnem obsegu so se povečale površine skupnih travnikov, gozda in ostalih poraščenih površin, pozidanih in sorodnih območij. V absolutnih površinah majhne a v deležu velike so bile spremembe v ekstenzivne nasade in oljčnike. Pri obdelavi podatkov smo zaradi sprememb v interpretaciji različnih vrst travinja med obdobji vse travne kategorije združili v enoto skupnih travnikov. Travniki (rabe 1300-trajni, 1310-intenzivni, 1322-ekstenzivni in 1321-barjanski) so se v obdobju v skupnem obsegu za 24.267 ha povečali s 350.679 ha (17,3 % Slovenije) na 374.46 ha (18,5 %). Travniška območja leta 2007 so se v največje spremenila njivska raba (46,5 %), gozd (14,9 %), ter pozidana in sorodna zemljišča (12,1 %). V travinje so prešli še ekstenzivni sadovnjaki (6,5%), suha odprta zemljišča (5,5 %) in zemljišča v zaraščanju (4,1 %). Velikim spremembam iz njivske v travno rabo botruje kolobarjenje in deloma otežena ali celo nemogoča interpretacija in razlikovanje med 'pravimi' travniki in njivskim, sejanim travinjem ali travno deteljnim mešanicam na DOF5 posnetkih. Velik delež sprememb urbane v travno rabo je nastal zaradi nenatančne interpretacije in opredelitve urbaniziranih travnatih površin v eno izmed travniških kategorij rabe tal. Pri tem gre za nedosledno razlikovanje med pojmoma raba in pokrovnost zemljišč oz. če to pojasnimo na primeru travnika: travnik v kosni ali pašno-kosni rabi je kmetijska površina namenjena pridelavi hrane. S travo pokrito zemljišče v okviru urbanega prostora je lahko park, športna zelenica, nogometno ali golf igrišče, ipd. To so urbanizirane ali urbane sicer zatravljene površine vendar v nekmetijski rabi. Kategorija 2000 - Gozd in poraščene površine se je skupno površinsko povečala glede na 2002 za 18.136 ha (1,5 %). Površine opredeljene v bazi rabe 2007 kot gozd so bile v bazi 2002 predvsem ekstenzivni travniki (17.346 ha - 35%), zemljišča v zaraščanju (14.162 ha -29 %), mešana raba zemljišč (5.454 ha - 11,1 %) in intenzivni travniki (3.354 ha - 6,7 %). | Podatki potrjujejo stalni trend zaraščanja in povečevanja deleža gozda v slovenskih krajinah. V Pozidana in sorodna zemljišča (3000) v letu 2007 so prešle predvsem gozd in poraščene površine (4.593 ha - 23,3 % sprememb), ekstenzivni travniki (4.413 ha - 22,3 %), njive in vrtovi (3.619 ha - 18,29 %), intenzivni (2.841 ha - 14,4 %) in ekstenzivni travniki (1.387 ha -7 %) ter mešana raba zemljišč (846 ha - 4,3 %). Ekstenzivni sadovnjaki (1222) so se povečali v skupni površini za 444 ha (2,2 %) predvsem zaradi večjega deleža sprememb iz ekstenzivnih travnikov (3.505 ha - 34 %) k čemur je verjetno prispevala natančnejša interpretacija. Pozidana in sorodna zemljišča (2.792, ha - 27,5 %) so se deloma povečala zaradi detajlnejše interpretacije urbanih zemljišč, intenzivni travniki (1.229, ha - 12,1 %) zaradi interpretacije sadovnjakov ob hišah. V manjši meri se je povečal delež gozda in poraščenih površin (626 ha - 6,1 %), mešane rabe zemljišč (509,3 ha -5 %) in njiv in vrtov (445 ha - 4,4 %). Skupne površine kategorije Oljčniki (1230) so se povečale za 41,7 % (475 ha) na skupnih 1.613 ha. Največji delež sprememb v oljčnike so v kategorijah ekstenzivni travniki (314 ha, 33,5 %), nato njive in vrtovi (207, 1 ha - 22 %) ter vinogradi (146,5 ha - 15,6 %). Gozd, zaraščajoče površine in ekstenzivni sadovnjaki so v spremembah približno enako udeleženi s površino ~ 60 ha oz. ~ 6,5 %. Struktura sprememb v oljčnike je pričakovana in v grobem odraža sestavo rabe zemljišč v Primorju. 3.3 Kakovost urbaniziranih tal in prostorska razporeditev urbanizacije Urbanizacija kmetijskih zemljišč. Obseg urbanih zemljišč Slovenije se je po podatkih iz oktobra 2008 v obdobju 2002-2007 od prvotnih 88.070 ha (2002) do 107.919 ha (2007) skupno povečal za 19.790 ha (22,5 %). V celotnem obdobju so bila glede na celotno površino Slovenije v največji meri urbanizirana kmetijska zemljišča (65,2 %) in nato gozdovi (24,4 %) (preglednica 2). Kakovost urbaniziranih tal. Za obdobje 2002 - 2007 je značilno, da ni večjih razlik v kakovosti tal spremenjenih v pozidane površine. V večji meri so urbanizirana tla boljše kakovosti. Površinsko največji delež zasedajo tla srednje kakovosti med 29 in 53 TS, vendar je delež urbaniziranih kakovostnejših tal glede na delež površin enake kakovosti vse Slovenije večji (slika 1). Preglednica 2: Spremembe obsega zemljišč kmetijskih rab glede na leto 2002 Table 2: Total changes in extent of agricultural land use comparing to the year 2002 kn ■=_ CM CM I 15,60 kO CD_ "=T CO co_ CD OO co_ CD CD kO_ CO CO kO_ CD CD CN CM CD CD un_ CM CD CD CO ;peseu juajio <=» cn OJ r-— CM OO on CD CD kn CO S CD CM CO CM CM O o CD co CD CO kO CD_ CO CD CM CD CD CM CM CD CD CO kO_ co i_!D CD CD_ CD CM =!_ UO CD CO uo_ CM =L CD un CD_ CD CD CD Tf ^ jHelunopes C lunizua^ ■8 CvJ CS1 CSI LO CO LO CO r-— CM CD C 1 CM kn ■= kO CO CD CD CD |= kO CD - -l CD CM CO CM kn Ct> o c * CO CM_ co" CD_ CD~ CD CM co" kO co_ CD~ =■_ CO CD* CD_ CD CO CO_ CD CD CD CO_ cm" CM CM CM_ cm" l=_ cd" OO CM_ CM_ co" CM ■=_ cd" CM CD cd" CO cd" CD_ cd" UO CD r— CM_ co" CD CD O r-; C3Sj[|UI3Z q eupojos ui euepizotj ct. (=3 « CO CD CM LO co on CO '"'"i CD CD CO CO CO CM kO OO CM CD CM CO ■*=T CD CO "=T OO OO OO iD", un CM OO CO OO CD OO CO CD C 3 m CO CO_ CM 1=1 CD_ CD CD CD cm_ CD CO co_ OO CD CD CD_ CD CO CO_ CO CO i=L CD kO CO iIJZi CO CM ro_ CD kO UO LO_ i=i_ CD CM i=L CD un CD CD CM_ CM UO co_ co CD CO_ CD CD CD -Z- co oš T O aujsjnod auaaeejod ^ ui pzog r— UD oi CO co_ cm CD. CD~ CD CD CD~ CD_ i=r CD_ oo~ i_L CD~ kn CD_ co" CO r— =■ CM_ CD~ co_ ro~ CM CO |_L CD CO kn ~rf CO l=l_ CD~ oo~ V--CD OO un_ ~rt =■ CD_ CO~ CD_ cd" ■=!_ cd" co l=l_ CD~ 1=1 1=1 ^ iiieluAopes junizuam rj C IPS1 CXJ en ■= CO CD CO CO ~=T CD "=T CO CO CO kn OO CD CM OO CO OO OO CD CD CD CO =■ CD co LO o> o CO cm_ cd m =L CD I=I CM_ CD CO CD. CD I-— CD LO CD CO kO to CM LCL CO kn CD i=i CD CO CD 5 CD CO CO CD CO CO ^T 1= CD CM un_ uo CO CO_ CD CD i=i CD LO i=i CD CD =L CD CM CD CD CD CD ~ iubjDuuia & O CL ■SJ CD ro co CO CO kO CD CO 'LO CO r^ CO CM CD r-- r-j CO uo ~=t CD CO LO CM CO OO CO CO CO CM <=> CO 'š o C >v* 'e CD cm_ CD i=i i=i_ CD CD CD i=l_ CD CD ro_ CD CO CD_ CD CD oo CM. CD CD CD CO ro_ GO iJZi i=L CD UO CD_ CD CM CO_ CD CO_ CO uo_ CO CD CD_ CM 5_ CD i=L CD CM kO_ CD LO_ CD OO CD_ CD OO CD CD CD nfueosejez N neosifiiuaz N tl> ■w —f CO CD CO CD CD OO on CD CO CM CD CO CM OO CD CD OO CM CD OO CO -=3- CD CO CM un CM CD CO CO «"5 CM -Q oc CD CD CO ■=_ CD oo_ ■=|_ CD CD GO CD CD CO_ CD r--co_ CD UO CD_ CD co_ r-- uo CM_ uo CM ■=_ CD CM co_ CM CO CD 5_ CD CD oo_ CM CM kO_ CD CD CD OO ■=_ CD =■ CD_ CD CD CD ;nopn ui aAjfti <=5 CD kn CM kO CO CD cm CO CO "=T CD I--■= CM CD CO i= r- CM CO CM CD LO OO OO CD =1 CD OO un CO CD CM LO CO un CO OO CHI <=5 o> en j (M OO T <=> C=5 LO c=> <=5 o> CO C=5 O c=> c=> c=> CO (=5 ■SJ (M CXJ C=5 O LO c=> c=> C=> c=> O c=> 'w* l-sl S I M -S O 5 "EJ o t: »O )tn E CO C % a CL ■X" "E" 1= TK s 1= J JC n £ "■5 2 cr> o = "c )U M "Sč n "c 0 ■o v> "E ■ra c u 1 "c => O ■o ■X" "E ■ra c >x> "■o tn ™ "E JO S ■■O C "E "E jJC "c =■ £ "E "S "E M "E ■ra c O) 1 "E E c «1 CQ "E S "E ■I c tr5 je 'E KO 'jS fS "s iSJ CP i ■a c 13 0 CO »g 1 S "1" S 2 c n Neobdelana Kmetijska zemljišča | S S T=l "c B O cj; o tn E o CL S3 o w ¥ E it! Gozd in ostale poraščene povreine | Pozidana in sorodna zemljišča | ■c CO «1 So I i CD "1" S3 C »O o E R « o Suha odprta zemljišča s posebnim rastlinshim pokrovom | E 0 1 0 CL .E .C 1 E "c j=i E E o CL C rvi rvi £ j=i m W S3 co t CL ■o ■o S Slika 1: Površina urbaniziranih tal glede na kakovost izraženi v TSP v obdobjih 2002 - 2007 Figure 1: The surface of urbanised land in TSP, in regards to the land quality between 2002 and 2007 Slika 1 predstavlja proporcionalna odstopanja kakovosti urbaniziranih tal glede na strukturne kakovosti vseh tal Slovenije. Razlika proporcionalnih deležev TS je do točke 54 pretežno negativna, kar pomeni, da so bila slabša tla proporcionalno manj urbanizirana. Desno od točke 54 po kakovostni letvici je z izjemo točke 57 razlika pozitivna, kar pomeni, da je delež kakovostnejših tal glede na delež v strukturi vseh tal Slovenije urbaniziran v veliko večji meri. Razlika v deležih urbaniziranih tal glede na delež kakovosti vseh tal Slovenije (%) /TlviJ. . ■/ 10 12 1| 1fi 19|2l\23 25 27 W 3| 33 3» 3 39 /41 43 f 47 . 49 5/ 53 55 Sjf 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 8 90 92 95 □ Razlika deležev urbaniziranih in vseh tal glede na TS Slika 2: Razlike v deležih urbaniziranih tal v obdobju 2002 - 2007 glede na deleže kakovosti vseh tal Slovenije. Figure 2: Differences in proportions of urbanised soils in regards to the proportions of soil quality in Slovenia between 2002 and 2007. Urbanizacija je v Sloveniji prostorsko gledano zelo razpršen proces. Večje spremembe so opazne ob trasah avtocest in na obrobju mest za potrebe industrije in trgovine. Pomemben delež so po obsegu majhne, a zelo številne in zelo razpršene urbanizacije zaradi individualne stanovanjske gradnje, obnove, širitve in posodobitve bivalnih objektov ter izgradnje manjše infrastrukture. Brez večjih in številnih sprememb je možno opredeliti predvsem samo sklenjena območja večjih gozdov (Kočevsko, Javorniki, Pohorje) ter gorovja Julijskih in Kamniško-Savinjskih Alp. 4 SKLEPI Prostorske spremembe in obseg rabe kmetijskih zemljišč odražajo stanje in trende v slovenskem kmetijstvu. Spremembe kmetijskih rab v druge kmetijske rabe so reverzibilne in bistveno ne vplivajo na kakovost oz. zmanjševanja obsega talnega vira - tla še naprej opravljajo primarno funkcijo pridelave hrane in biomase ter vse druge okoljske funkcije. Povratne spremembe iz drugih kmetijskih, pa tudi zaraščajočih oz. celo gozdnih površin v njivske, so možne ob večjih ali manjših stroških. Spremembe rabe kmetijskih v gozdna zemljišča lahko smatramo za degradacijo kulturne krajine in krajinske identitete Slovenije ter predstavljajo grožnjo zmanjševanja obsega bivalnega prostora. Zaraščanje predstavlja tudi ekonomsko škodo, saj je povratna sprememba gozdnih zemljišč v kmetijska povezana z večjimi stroški urejanja zemljišč. V okoljskem smislu in v smislu kakovosti tal prehod kmetijskih v gozdna zemljišča pogojno predstavlja izboljšavo kakovosti tal. Ob zaostrenih pogojih, okoljevarstvenih problemih, pospešene urbanizacije, klimatskih spremembah in povečanju svetovnega prebivalstva bo zelo verjetno prišlo do ponovne povratne spremembe gozdnih zemljišč v kmetijska. Za razliko od prehajanja med kmetijskimi rabami predstavlja urbanizacija kmetijskih in drugih zemljišč v celoti negativen trend. Je nepovratna in dokončna degradacija oz. uničenje naravnega vira vsaj za dobo človeške civilizacije. Obseg v zadnjem desetletju urbaniziranih zemljišč je, primerjalno gledano, zastrašujoč. Slovenija je država z zelo skromnimi kmetijskimi naravnimi viri, zato je trend urbanizacije zaskrbljujoč, še posebej, ker v večji meri urbaniziramo najkakovostnejša kmetijska zemljišča na ugodnem reliefu in dostopnosti. Glede na povprečen čas nastanka DOF in povprečnega trajanja obdobja lahko grobo ocenimo izgube zemljišč na približno 11 ha dnevno. Izgube tako močno presegajo urbanizacijo zemljišč v npr. Nemčiji, ki je v podobnem obdobju izgubljala zaradi urbanizacije približno 90 ha dnevno, a je po površini 17,6 krat večja. Ob dodatnem dejstvu, da je precejšen delež Slovenije gorat in je kakovostnega in primernega prostora za kmetijsko rabo zelo malo, so te številke toliko bolj zaskrbljujoče. Urbanizacija v Sloveniji ima za Slovenijo značilen razpršen vzorec, ki je posledica slabega, nemalokrat stihijskega prostorskega urejanja, saj nova zakonodaja omogoča bistveno lažjo spremembo namembnosti kot v preteklosti. Večje površine okoli mest oz. na trasah avtocest, okolica regionalnih centrov in občinskih središč predstavljajo kakovosten kmetijski prostor. Slovensko kmetijstvo ni »brezperspektivno«, kot se je nekomu zapisalo ob utemeljitvi pozidav najboljših njiv in hmeljišč v okviru novega urbanističnega načrta. Zagotovo pa bo ob nadaljevanju trenda pozidav postalo neperspektivno, saj bo trajno uničena proizvodna osnova, ki je po obsegu v Sloveniji že tako skromna. Prostorsko racionalen in dolgoročno vzdržno naravnan razvoj zahteva uvedbo ustreznih ukrepov oz. programov za varovanje kakovostnih tal in predvsem (ponovno) spoznanje, da so kmetijska zemljišča strateško nacionalno bogastvo, ki ga je potrebno ohraniti zanamcem. 5 REFERENCE 1. EEA, Urban sprawl in Europe, in The ignored challenge. 2006, European Environment Agency: Copenhagen. s. 56. 2. European Commission, Proposal for a directive of the European parliament and the Council establishing a framework for the protection of soil and amending Directive 2004/35/EC. (Presented by the Commission). 2006, Commission of the European Communities. s. 8. 3. Kelly, J., Thornton, I., Urban Geochemistry: A study of the influence of anthropogenic activity on the heavy metal content of soils in traditionally industrial and non-industrial areas of Britain.- Applied Geochemistry, (1996)11, s. 363-370. 4. Biasioli, M., Barberis, R., Ajmone-Marsan, F., The influence of a large city on some soil properties and metals content.- Science of The Total Environment, 356(2006)1-3, s. 154-164. 5. Randrup, T.B., Dralle, K., Influence of planning and design on soil compaction in construction sites.- Landscape and urban planning, 38(1997), s. 87-92. 6. Abrahams, P.W., Soils: their implications to human health.- The Science of the Total Environment, (2002)291, s. 1-32. 7. Ljung, K., Selinus, O., Otabbong, E., Metals in soils of children's urban environments in the small northern European city of Uppsala.- Science of The Total Environment, 366(2006)2-3, s. 749-759. 8. Ljung, K., Selinus, O., Otabbong, E., Berglund, M., Metal and arsenic distribution in soil particle sizes relevant to soil ingestion by children.- Applied Geochemistry, 21(2006 )9, s. 1613-1624. 9. Lee, C.S.-l., Li, X., Shi, W., Cheung, S.C.-n., Thornton, I., Metal contamination in urban, suburban, and country park soils of Hong Kong: A study based on GIS and multivariate statistics.- Science of The Total Environment, 356(2006)1-3, s. 45-61. 10. Scheyer, J.M. Estimating Dietary Risk from Soils in Urban Gardens. in First International Conference on Soils of Urban, Industrial, Traffic, and Mining Areas. 2000. Essen, Germany. 11. Rodrigues, S., Pereira, M.E., Duarte, A.C., Ajmone-Marsan, F., Davidson, C.M., Grčman, H., Hossack, I., Hursthouse, A.S., Ljung, K., Martini, C., Mercury in urban soils: A comparison of local spatial variability in six European cities.- Science of The Total Environment, 368(2006)2-3, s. 926-936. 12. MKGP, Raba kmetijskih zemljišč Republike Slovenije 1:5.000. 2002, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano: Ljubljana. 13. MKGP, Raba kmetijskih zemljišč Republike Slovenije 1:5.000. 2007, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano: Ljubljana. 14. MKGP, Baza podatkov o rabi zemljišč 2002, in Projekt posodobitve evidentiranja nepremičnin. Podprojekt D: Zajem in spremljanje rabe kmetijskih zemljišč, Ministrstvo za kmetijstvo gozdarstvo in prehrano RS, Editor. 2003, Ministrstvo za kmetijstvo gozdarstvo in prehrano Republike Slovenije: Ljubljana. s. 41. 15. MKGP, Raba kmetijskih zemljišč Republike Slovenije 1:5.000. 2005, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano: Ljubljana. 16. GURS, Digitalni model višin 12,5 m (DMV12,5). 2005, Geodetska uprava Republike Slovenije: Ljubljana. 17. MKGP, CPVO, Digitalna pedološka karta Slovenije 1:25.000 (PK25). 2001, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano in Biotehniška fakulteta, Center za pedologijo in varstvo okolja, Biotehniška fakulteta: Ljubljana. 18. Vrščaj, B., Lobnik, F., Establishement of the Digital soil map of Slovenia in the scale 1:25.000.- Research reports Biotechnical Faculty University of Ljubljana - Agriculture 73(1999)2, s. 287-300. 19. Vrščaj, B., Lobnik, F., Digitalni podatki tal Slovenije.- 1997, s. 16. 20. MKGP, CPVO, Podatki pedoloških profilov Slovenije (PP). 2001, Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano in Biotehniška fakulteta, Center za pedologijo in varstvo okolja, Biotehniška fakulteta: Ljubljana. NAPRAVE IN POSTOPKI ZA PRIDOBIVANJE NEKATERIH MEHANSKIH LASTNOSTI TAL IN IZVEDBO PEDOLOŠKE ANALIZE TAL PO POSAMEZNIH HORIZONTIH Tone GODEŠA1, Borut VRŠČAJ2 UDK / UDC 631.431(045) 631.431:631.445 (045) izvirni znanstveni članek / original scientific article prispelo / recived: 27.10.2008 sprejeto / accepted: 19.12.2008 IZVLEČEK Fizikalne oz. mehanske lastnosti tal ključno vplivajo na skupne, uporabne karakteristike tal. Spreminjajo se z globino glede na vrsto in lastnosti posameznih horizontov in njihovo razporeditev. Prispevek predstavlja postopke in strojno opremo za vzorčenje in pridobivanje podatkov o fizikalnih in mehanskih lastnostih tal na KIS-u. Z napravo pridobivamo podatke, iz katerih izračunamo zgoraj navedene parametre mehanskih lastnosti tal. Vzporedno poteka odvzem neporušenega vzorca talnega profila s sondo premera 20 cm do globine 130 cm, ki mu sledi morfološki opis ter vzorčenje po horizontih. Podani so rezultati vzorčenja na dveh lokacijah. Ugotovljena je povezava med obravnavanimi mehanskimi lastnostmi. Ključne besede: vzorčenje tal, specifični upor tal, strižna trdnost, kot zloma tal, pedološka analiza EQUIPMENT AND PROCEDURES FOR ACQUISITION SOME SOIL MECHANICAL PROPERTIES AND UNDISTURBED SOIL CORE SAMPLING FOR MORPHOLOGICAL DESCRIPTION ABSTRACT Some physical and mechanical soil parameters crucially determine the common soil properties. They differ with depth according to the properties and the depth of individual horizons. The paper presents the procedures and equipment for the collection of physical soil information developed at Agricultural Institute of Slovenia. A computer controlled and hydraulic driven device is used to acquire data which are used to derive soil properties mentioned above. Additionally, a newly constructed drilling equipment is used to get undisturbed soil core samples with 20 cm of diameter and up to 130 cm depth which is used for morphological description and sampling of soil. Results of measurements and analysis on two locations are presented. Connections between observed soil mechanical parameters were found out. Key words: soil sampling, cone penetration resistance, shear strength, soil break angle, pedological analysis 1Kmetijski inštitut Slovenije, Oddelek za kmetijsko tehniko, Hacquetova 17, 1000 Ljubljana 2 Kmetijski inštitut Slovenije, Centralni laboratorij, Center za tla in okolje, Hacquetova 17, 1000 Ljubljana Degradacija tal je rezultat različnih učinkov medsebojnega delovanja tal samih in človeških aktivnosti ter vplivov klime, reliefa in vegetacije [1]. Učinki degradacije tal vplivajo na zmanjšanje trenutne, še večkrat pa trajne rodnosti tal. Med te učinke štejemo tudi prekomerno zbijanje tal zaradi intenzivne, stanju tal neprimerne obdelave in zaradi obremenitev s težkimi stroji [2]. Zbitost posredno vpliva na parametre rodnosti tal, kot so mikrobiološka aktivnost, mineralizacija in humifikacija organske snovi, sposobnost transporta in vezave rastlinskih hranil, strukturo in stabilnost agregatov [3,4,5]. Metoda penetrometra je še danes najbolj pogosto uporabljena za določanje zbitosti in propustnosti tal, upora pri rasti korenin, učinka obdelave tal, globine in zbitosti plazine, prehodnosti površin in učinka vožnje vozil na tla. Najnovejši penetrometri omogočajo še istočasno merjenje vlažnosti tal [6] in električno prevodnost, na podlagi katere se lahko določi tudi vsebnost gline [7,8]. Izvedba strojne opreme za vzorčenje se spreminja skladno z razvojem tehnike, tako na področju mehanskih sklopov in merilne tehnike, kot na področju obdelave podatkov in vključitev le teh v prostorsko informatiko (GIS). Najpomembnejše mehanske lastnosti, ki pomagajo oceniti zbitost tal so specifični upor in strižna trdnost tal [9]. Specifični upor tal je upor pri prodiranju stožca v tla (penetration resistance), ki je linearno odvisen od stopnje zbitosti v kolikor so ostali parametri tal (predvsem vlažnost) konstantni [10]. Strižna trdnost tal je fizikalna veličina, ki neposredno vpliva na stabilnost in nosilnost tal, obenem pa je tudi eden od pokazateljev rodnosti tal, saj nanjo vpliva gostota tal, tekstura, vsebnost organske snovi, vlažnost [11]. Namen prispevka je predstaviti nova orodja in postopke za zajem in obdelavo fizikalnih podatkov tal po horizontih v okviru raziskav o občutljivosti različnih tipov tal na procese zbijanja tal. Pri zajemu podatkov združujemo tehniko standardnih pedoloških opisov in vzorčenja tal z mehaniziranimi postopki pridobivanja fizikalnih lastnosti na nivoju posameznih talnih horizontov z namenom pridobiti celovite in večnamenske podatke tal. 2 MATERIAL IN METODE 2.1 Naprava za določanje mehanskih lastnosti tal Za terensko določanje mehanskih lastnosti tal smo na Kmetijskem inštitutu Slovenije razvili večnamensko napravo, ki jo priključimo na traktor preko priključnega drogovja zadaj ali spredaj (slika 1). Na tri priključna mesta na napravi lahko namestimo različna orodja in sonde za vzorčenje. Eno priključno mesto omogoča vertikalno gibanje orodij s hodom 600 mm in možnostjo istočasne rotacije v vertikalni osi za poljuben kot. Drugi dve mesti pa omogočata vertikalno gibanje v obsegu 800 mm. Ker je naprava hidravlično gnana, lahko na priključnih mestih razvije velike sile in zato lahko uporabimo večje sonde za vzorčenje,ki zajamejo večji vzorčni volumen, kar je prednost pri meritvah nehomogenih in neizotropnih materialov. S krožno strižno ploščo (slika 2) lahko merimo kohezijo in kot notranjega trenja predvsem na površini tal, lahko pa tudi na poljubni globini. Posamezno meritev izvedemo tako, da ploščo pritisnemo in tiščimo v tla z izbrano silo in ploščo pri tem zavrtimo. Pri tem merimo silo, s katero pritiskamo, vrtilni moment in kot zasuka plošče. Izvedemo več meritev pri različnih pritisnih silah in iz izmerjenih vrednosti sil in maksimalnih momentov izračunamo kohezijo in kot notranjega trenja tal. Slika 1: Naprava za določanje mehanskih lastnosti tal Figure 1: Device for acquisition mechanical properties of soil S krilno sondo (slika 3) določamo strižno trdnost tal na poljubni globini. Krilno sondo pritisnemo v tla do izbrane globine in jo zavrtimo. Pri tem merimo vrtilni moment, ki je potreben za sukanje sonde in kot zasuka. Iz maksimalne vrednosti momenta izračunamo strižno trdnost, kot zasuka pri maksimalnem momentu pa predstavlja kot zloma tal. S stožčastimi konicami (slika 4), ki jih pritiskamo v tla pa merimo specifični upor tal. Pri tem merimo silo, ki je potrebna za prodiranje stožca v tla in pomik stožca. Iz izmerjene sile in površine čelne ploskve stožca izračunamo specifični upor tal na poljubni globini. h = 25 mm - višina reber rz = 125 mm - zunanji radij plošče rn = 80 mm - notranji radij plošče h = 80 mm - višina reber sonde rz = 70 mm - radij zun. roba krila 1999) rn = 10 mm - radij notr. roba krila Konica oblike A (ASAE S313.3. Slika 2: Krožna strižna plošča Figure 2: Shear annulus Slika 3: Krilna sonda Figure 3: Vane shear probe Slika 4: Penetrometer Figure 4: Cone penetrometer probe 2.2 Naprava za jemanje neporušenih vzorčnih jeder tal Za izvajanje morfološkega opisa talnega profila smo razvili in izdelali vrtalnik za jemanje vzorčnih jeder tal premera 20 cm do globine 130 cm (slika 5). Vzorčenje poteka tako, da z vrtalno cevjo zavrtamo v tla, pri čemer se vzorec tal shranjuje v mirujočo cev. Ko dosežemo želeno ali končno globino, izvlečemo vrtalno cev iz tal, zasukamo vrtalno garnituro in izvlečemo cev z vzorcem, ki jo prenesemo v posebno ležišče, v katerem opravimo opis. Morfološki opis tal zajema določitev horizontov, barvo, strukturo, teksturo, količino in vrsto organske snovi, količino in obliko korenin, količino ter vrsto in obliko novotvorb ter količino ter vrsto, obliko in velikost skeleta. Iz vsakega horizonta vzamemo reprezentativni vzorec za standardno pedološko analizo, opravimo meritev pH in določimo obstojnost strukturnih agregatov po metodi Sekere. Slika 5: Vrtalnik za jemanje neporušenih vzorčnih jeder tal Figure 5: Device for undisturbed soil core sampling 2.3 Lokacija Za primerjavo obravnavanih karakteristik smo izbrali dve lokaciji vzorčenj (slika 6). Meritve specifičnega upora in strižne trdnosti tal pri različni intenzivnosti zbijanja so bile opravljene 12.5.2006 v Jabljah na neobdelanih tleh po jesenskem oranju. Vzorčenje in analiza talnega profila na lokaciji Jablje je bila opravljeno 12.10.2007 po spravilu koruze, na lokaciji Rakek pa 7.11.2007 na zorani njivi. Slika 6: Lokaciji obravnavanih vzorčenj Figure 6: Sampling locations 2.4 Postopek meritev Za opis talnega profila pa smo z vrtalnikom odvzeli po en vzorec na vsaki lokaciji, ob tem pa izvedli meritve specifičnega upora tal in strižne trdnosti po zgoraj opisanem postopku v osmih ponovitvah. Na parceli v Jablah smo v štirih ponovitvah izvedli tlačenje - zbijanje tal z enim, dvema, štirimi in šestnajstimi prehodi traktorja po istih kolesnicah. Skupna masa traktorja je bila 7454 kg, premer prednjih pnevmatik 1,44 m, širina 0,52 m, in tlak polnjenja 1,4 bar. Premer zadnjih pnevmatik 1,83 m , širina 0,63 m in tlak 1,5 bar. Z zgoraj opisano napravo smo izvedli meritve specifičnega upora tal s penetrometrom in strižne trdnosti s krilno sondo na vsaki od kolesnic in na nepovoženi površini med kolesnicama. 3 REZULTATI Z DISKUSIJO Tabela 1: Rezultati analize nekaterih lastnosti tal na izbranih lokacijah Table 1: Analysis results of some soil properties on selected locations TT . x Globina Horizont cm Glina % Grobi melj % Fini melj % Pesek % Poroznost % Vlažnost g/100cm3 Org. snov % Ob meritvah pri različnih zbitostih lok. Jablje 28,0 15,9 29,1 27 42,09 29,81 Jablje Ap 0 - 30 22,0 16,4 25 36,6 29,18 36,14 2,6 A2 30 - 65 24,4 15,4 24,6 35,6 25,57 34,71 1,6 AB 65 - 118 23,2 16,0 21,0 39,8 24,29 34,61 1,1 Gr 118 - 131 22,7 13,1 17,1 47,1 25,39 35,13 1,1 Rakek Ap 0 - 25 29,6 20,6 41,1 8,6 38,40 45,32 5,1 A2 25 - 37 30,5 17,6 41,5 10,4 42,53 44,13 4,8 A/B 37 - 63 42,0 18,3 36,2 3,5 31,78 41,35 2,3 B1 63 - 94 59,4 8,9 28,8 2,9 28,49 44,41 1,0 B2 94 - 112 60,6 8,7 23,8 6,9 1,1 Tla v Jablah vsebujejo manj gline in več peska v primerjavi s teksturo tal na lokaciji Rakek. Manjša je tudi poroznost, vsebnost organske snovi in vlažnost. Vlažnost je trenutna spremenljivka, ki je delno odvisna od teksture, poroznosti in organske snovi v tleh, vendar nanjo močno vpliva lokalno vreme. Pričakujemo, da bodo razlike v sestavi tal vplivale tudi na mehanske lastnosti - specifični upor in strižno trdnost tal. Spreminjanje specifičnega upora in strižne trdnosti skozi profil tal prikazuje slika 7. Specifični upor tal je na lokaciji Jablje po celotni globini večji kot na lokaciji Rakek. Večja razlika je v zgornjih plasteh, v Ap in A2 horizontu, nato pa se razlika zmanjšuje predvsem na račun vpliva plazine, ki je izrazito prisotna na lokaciji Rakek. Tudi strižna trdnost je na lokaciji Jablje do globine 300 mm večja, nato pa se zmanjša v primerjavi z lokacijo Rakek. Vzrok temu je manjši delež gline in večji delež peska v spodnjih plasteh tal na lokaciji Jablje. Iz diagrama lahko razberemo tudi, da sta specifični upor tal in strižna trdnost povezana, saj povečanju specifičnega upora sledi povečanje strižne trdnosti. Zanimiv rezultat da primerjava razmerja med specifičnim uporom tal in strižno trdnostjo na eni strani in kotom zloma tal pri strižnem obremenjevanju na drugi strani, kot lahko vidimo na sliki 8. Specifični upor tal in strižna trdnost [kPa 0 500 1000 1500 2000 2500 Slika 7: Povprečni specifični upor in strižna trdnost s 95 odstotnimi intervali zaupanja skozi profil tal na obravnavanih lokacijah Figure 7: Average penetration resistance and shear strength with 95% confidence intervals through soil profile on selected locations Kot zloma tal [°] in razmerje: specifični upor tal/strižna trdnost 0 5 10 15 20 25 30 Slika 8. Prikaz kota zloma tal in razmerja med specifičnim uporom tal in strižno trdnostjo skozi profil tal na obravnavanih lokacijah. Figure 8: Soil break angle and penetration resistance - shear strength quotient through soil profile on selected locations Na posamezni lokaciji krivulja kota zloma sledi obliki krivulje razmerja specifičnega upora tal in strižne trdnosti. Oddaljenost med krivuljama, to je razmerje med eno in drugo obravnavano spremenljivko, pa je med lokacijama različna. Iz tega lahko sklepamo, da fizikalno kemijske lastnosti vplivajo na povezavo med kotom zloma tal, strižno trdnostjo in specifičnim uporom tal. Kakšen pa je njihov vpliv, je potrebno še raziskati. Specifični upor tal [kPa] 0 500 1000 1500 2000 2500 0 - 50 100 - "s £ % 150 -ol O 200 250 300 - Slika 9: Specifični upor tal v različno zbitih tleh Figure 9: Penetration resistance through different compacted soils Pri vožnji vozil po neutrjenih tleh se najbolj poveča specifični upor tal na površini pri prvem in drugem prehodu (slika 9). Če vozimo večkrat po istih kolesnicah, pa je vpliv nadaljnjih prehodov na globini okrog 20 cm manjši. Na večjih globinah se specifični upor tal zopet poveča. To povečanje pa je posebno škodljivo, saj je regeneracija zbitega stanja tal na teh globinah počasnejša in težja. Strižna trdnost tal [kPa] 0 20 40 60 80 100 120 140 0 50 „ 100 S £ ina 150 o 3 200 250 300 Slika 10: Strižna trdnost skozi profil tal pri različni stopnji zbitosti Figure 10: Shear strength through different compacted soils Tudi strižna trdnost tal se s povečano zbitostjo povečuje (slika 10). Najbolj se poveča na površini in v globini pod nivojem obdelave tal. Pri večjem številu prehodov traktorja se strižna trdnost tal približuje maksimumu, ki je odvisen samo še od fizikalno-kemijskih lastnosti in trenutnega stanja tal. ♦ 0 preh. |7° B 1 preh. A 2 preh. HIH 4 preh. • 16 preh. 69 Na podlagi rezultatov meritev lahko sklenemo, da je predstavljena večnamenska naprava za določanje mehanskih lastnosti tal primerno orodje za terenska vzorčenja mehanskih lastnosti tal in njihovo vezavo na porazdelitev horizontov po profilu tal. Kakovost meritev in hitrost pridobivanja rezultatov opravičujejo razvoj naprave za vzorčenje mehanskih lastnosti in sistema za vzorčenje neporušenega talnega vzorca, saj se podatki dopolnjujejo in omogočajo izvajanje kompleksnejših analiz. Na podlagi analize obravnavanih parametrov na dveh lokacijah ugotavljamo, da sta velikost specifičnega upora tal in strižne trdnosti skozi profil tal povezana. Ugotovili smo tudi, da obstaja povezava med razmerjem specifični upor/strižna trdnost in kotom zloma tal pri strižnem obremenjevanju. Od katerih parametrov fizikalno-kemijskih lastnosti je ta zveza odvisna in kakšna je ta odvisnost pa je potrebno še raziskati. Pri večkratnih prehodih vozila po istih kolesnicah se specifični upor tal in strižna trdnost povečujeta, najbolj na površini in pod nivojem obdelave. Največji porast se pojavi po prvih prehodih, potem pa je z vsakim prehodom porast zbitosti manjši. 5 LITERATURA 1. Barrios, M.B., Bozzo, A. A., Debelis, S.P., Pereyra, A.M., Bujan, A., Soil physical properties and root activity in a soybean second crop/maize rotation under direct sowing and conventional tillage.- Spanish Journal of Agricultural Research, 4(2006)4, p. 355362. 2. Pereira, J.O., Defossez, P., Richard, G., Soil susceptibility to compaction by wheeling as a function of some properties of a silty soil as affected by the tillage system.- European Journal of Soil Science, 58(2007)1, p. 34-44. 3. Raza, W., Yousaf, S., Niaz, A., Rasheed, M.K., Hussain, I., Subsoil compaction effects on soil properties, nutrient uptake and yield of maize fodder (Zea mays L.).- Pakistan Journal of Botany, 37(2005)4, p. 933-940. 4. Gelder, B.K., Cruse, R.M., Zhang, X.Y., Comparison of track and tire effects of planter tractors on corn yield and soil properties.- Transactions ASABE, 50(2007)2, p. 365-370. 5. Lipiec, J., Hatano, R., Quantification of compaction effects on soil physical properties and crop growth.- Geoderma, 116(2003)1-2, p. 107-136. 6. Vaz, C.M.P., Bassoi, L.H., Hopmans, J.W., Contribution of water content and bulk density to field soil penetration resistance as measured by a combined cone penetrometer-TDR probe.- Soil and Tillage Research, 60(2001)1-2, p. 35-42. 7. Domsch, H., Ehlert, D., Giebel, A., Witzke, K., J.Boess, Evaluation of the soil penetration resistance along a transect to determine the loosening depth.- Precision Agriculture, 7(2006), p. 309-326. 8. Motavalli, P.P., Anderson, S.H., Pengthamkeerati, P., Gantzer, C.J., Use of soil cone penetrometers to detect the effects of compaction and organic amendments in claypan soils.- Soil and Tillage Research, 74(2003)2, p. 103-114. 9. Boon, N.E., Yahya, A., Kheiralla, A.F., Wee, B.S., Gew, S.K., Tractor-mounted, automated soil penetrometer-shearometer unit for mapping soil mechanical properties.-Biosystems Engineering, 90(2005)4, p. 381-396. 10. Wong, J.Y., Terramechanics and Off-Road Vehicles. Amsterdam, Oxford, New York, Tokyo, Elsevier, 1989, 251 p. 11. Zimbone, S.M., Vickers, A., Morgan, R.P.C., Vella, P., Field investigations of different techniques for measuring surface soil shear strength.- Soil Technology, 9(1996)1-2, p. 101-111. EKONOMSKA ANALIZA POSLOVNIH PROCESOV V AGROŽIVILSTVU Z UPORABO MNOGOFAZNIH LINEARNIH OPTIMIZACIJSKIH MODELOV Boštjan PETAK1 Martin PAVLOVIČ2 UDK / UDC 31.151:330.45:338.43.01 (045) pregledni znanstveni članek / review article prispelo / received: 14.10.2008 sprejeto / accepted: 11.12.2008 IZVLEČEK Uporabnost metode optimizacije poslovnih procesov s pomočjo linearnih optimizacij skih modelov v agroživilstvu je izredno široka in uporabna pri sprejemanju poslovnih odločitev. Metoda omogoča aplikacijo na katerikoli poslovni sistem z ustrezno izgradnjo optimizacijskega modela. Izgradnja mnogofaznih modelov temelji na razčlenitvi izbranega poslovnega procesa na proizvodne in tržne aktivnosti. Sledi konstrukcija grafičnega modela po principu Petrijeve mreže in ustrezna priprava podatkov v matematični obliki za računalniško obdelavo (programski paket LOMP). Zaključno fazo predstavlja interpretacija pridobljenih rezultatov (ekonomska analiza) primerna za oblikovanje podjetniških odločitev. Ključne besede: optimizacija poslovanja, operacijske raziskave, linearno programiranje, mnogofazni modeli, kmetijsko podjetništvo ECONOMIC ANALYSIS OF BUSINESS PROCEDURES BASED ON USE OF MULTIPHASE LINEAR OPTIMIZATION MODELS ABSTRACT Use of optimization business procedure method based on multiphase optimization models in agribusiness can be very wide and supportive in a decision-making process. The method can generally be applied in any business system. Construction of a multiphase optimization model is based on two main activities: production activities and marketing activities. The next phase in modelling is construction of a graphical model structure based on Petry's net principle and preparation of all necessary input data for the computer handling (LOMP (V)). The final phase in modelling is interpretation of computer calculated results (economic analysis) suitable for business decision-making. Keywords: business process optimization, operations research, linear programming, multiphase models, agricultural entrepreneurship 1 Srednja šola Slovenska Bistrica, Ulica dr. Jožeta Pučnika 21, 2310 Slovenska Bistrica 2 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, Žalskega tabora 2, 3310 Žalec Konkurenca v sodobnem tržnem gospodarstvu zahteva od ekonomskih subjektov nenehno prilagajanje potrebam sodobnega potrošnika za zadovoljitev njegovih praktično neomejenih potreb. Med podjetji poteka oster boj za obstoj na tržišču, kar je mogoče doseči samo z uvajanjem novih, tehnološko naprednih izdelkov in inovativnimi pristopi v tržnih strategijah [1,8]. Dodatno k zapletenosti situacije prispeva tudi vsesplošen proces globalizacije oziroma globalne konkurence ter za sektor kmetijstva še posebej pomembni negativni vplivi človekovega delovanja na okolje. V spremenljivem in pogosto nepredvidljivem poslovnem okolju predstavlja kvalitetna priprava (planiranje) in izvedba poslovnih odločitev temelj uspešnega poslovanja. V zadnjem času se na področju kmetijstva vlagajo veliki napori v pospeševanje uvajanja novih tehnologij pridelave kmetijskih izdelkov, vedno večja pozornost pa se namenja tudi področju gospodarnosti poslovanja oziroma obvladovanja stroškov. Za dosego optimalnih poslovnih rezultatov, s končnim ciljem izboljšati dohodkovni položaj kmeta, pa je nujno nenehno izpopolnjevanje oziroma uvajanje novih metod, ki omogočajo hitro prilagajanje novonastalim poslovnim razmeram. Za obvladovanje poslovnega sistema je potrebno natančno poznavanje njegove sestave in delovanja, kar omogoča kvalitetno podlago za pripravo ustreznih odločitev. V sodobnem času je na voljo precejšnje število kvantitativnih metod ekonomskih analiz (operacijskih raziskav), ki temeljijo na uporabi matematičnih orodij in delno že izpodrivajo do sedaj prevladujoče kvalitativne pristope [3,11]. Za optimizacijo delovanja poslovnih procesov so še posebej uporabni linearni optimizacijski modeli, ki služijo kot osnova za simulacijo izbranega poslovnega scenarija in omogočajo presojo poslovnih odločitev na področju nabave, proizvodnje, trženja, investicijskih vlaganj, ipd. [3]. Osnovna značilnost takšnih modelov je, da jih je mogoče aplicirati na katerikoli izbrani poslovni proces. To pomeni, da so široko uporabni v kmetijskem podjetništvu in v podporo vsem, ki bi želeli svoje podjetniške odločitve podkrepiti tudi s konkretnimi ekonomskimi izračuni. Kljub vsemu navedenemu je prodor kvantitativnih analiz (operacijskih raziskav) na področje agrarne ekonomike še vedno relativno počasen. Vzroke za takšno stanje lahko najdemo predvsem v dejstvih, da so slovenska kmetijska gospodarstva večinoma majhna ter kadrovsko, strokovno in predvsem finančno šibka. 2 METODOLOGIJA KONSTRUKCIJE MNOGOFAZNEGA LINEARNEGA OPTIMIZACIJSKEGA MODELA Temeljno izhodišče za pripravo optimizacijskega modela je uporaba metodologije, ki omogoča optimiziranje delovanja konkretnega poslovnega procesa na mikroekonomski ravni in daje odgovore na tista temeljna ekonomska vprašanja, ki odločilno vplivajo na končni poslovni rezultat. Končni rezultat ekonomske analize izgrajenega optimizacij skega modela zajema naslednja področja [7]: • maksimizacijo prihodkov (minimizacijo stroškov) danega poslovnega procesa, • opredelitev in analizo alternativnih stroškov v primeru različnih odločitev o izdelavi različnih proizvodov, • analizo občutljivosti optimalne rešitve modela, • simulacije delovanja modela po različnih proizvodnih in tržnih različicah, • presojo upravičenosti investicijskih odločitev v nove proizvodne zmogljivosti ... Sestava modela mnogofaznega poslovnega procesa temelji na principu razčlenitve celotnega procesa na dva sklopa aktivnosti. Na tržne in proizvodne. Med osnovne tržne aktivnosti spadajo nabavne in prodajne aktivnosti. Ovrednotenje nabavnih in prodajnih aktivnosti temelji predvsem na stroškovni analizi nabave vstopnih elementov poslovnega procesa in kalkulaciji prodajnih cen. Podatke pridobimo na osnovi opravljene raziskave nabavnega tržišča oziroma raziskave med potrošniki [9]. Za kakovostno zgradbo modela je še posebej pomembna zelo natančna razčlenitev (posnetek) samega proizvodnega procesa na posamezne proizvodne aktivnosti [4]. Posebno pozornost je potrebno nameniti enotam, v katerih merimo posamezne aktivnosti. Primerne količine za merjenje so razne časovne enote, količine za mejenje potrošnje osnovnih surovin. Sama konstrukcija modela temelji na določitvi količin posameznega elementa, ki vstopa v neko proizvodno aktivnost in proizvedenih količin posameznega proizvoda, kot posledico te aktivnosti. Pri definiranju proizvodnih aktivnosti se osredotočimo zlasti na vključene elemente poslovnega procesa (polproizvodi, končni proizvodi). Velikokrat imamo primere, ko je proizvod (rezultat ene proizvodne aktivnosti) hkrati tudi vstopni element v naslednjo proizvodno aktivnost [7]. Slika 1: Shematski prikaz poteka konstrukcije mnogofaznega optimizacijskega modela Figure 1: Multiphase optimization modelling process Naslednji korak v izgradnji modela je konstrukcija Petrijeve mreže. Pretrijeva mreža je definirana kot ovrednoteni končni graf z enim ali več vhodi in izhodi [2]. Princip sestave Petrijeve mreže temelji na določitvi alokacijskih (priredimo jih elementom) in transformacijskih vozlišč, ki so dodeljena proizvodnih aktivnostim. Tržnim aktivnostim vozlišč ne prirejamo. Na tej osnovi izgradimo grafični model proizvodnega procesa, ki ga enostavno razširimo še na nabavo in prodajo. Pri vsakem alokacijskem vozlišču, ki je prirejeno elementu, ki ga nabavljamo ali prodajamo, navedemo tržne aktivnosti. Grafično alokacijska vozlišča predstavimo s krogom, transformacijska pa s kvadratom [5,7]. Slika 2: Princip izgradnje Petrijeve mreže z določitvijo alokacijskih in transformacijskih vozlišč Figure 2: Modelling based on Petry's net principle Prikaz na sliki 2 tolmačimo na naslednji način: Pri izvajanju j-te proizvodne aktivnosti trošimo i-ti element. Iz i-tega alokacijskega vozlišča vodi v k-temu transformacijskemu vozlišču ustrezna povezava. Njena vrednost opredeljuje pripadajoči normativ. Ta izraža količino potrošnje i-tega elementa v primeru, da opravimo enoto j-te proizvodne aktivnosti oz. da je opravljena enota proizvodnje po j-tem tehnološkem postopku. Če je posledica izvajanja j-te proizvodne aktivnosti proizvodnja oz. pridobivanje k-tega elementa, vodi od j-tega transformacijskega vozlišča h k-temu alokacijskemu vozlišču povezava, katere vrednost je enaka na enoto proizvodne aktivnosti pridobljeni količini k-tega elementa (pripadajočemu normativu proizvodnje) [7]. Zaključni korak je priprava matematičnega modela, ki ga načeloma konstruira računalnik (programski paket LOMP) sam. Uporabnik mora samo poskrbeti za pravilen vnos vseh relevantnih vhodnih podatkov. 3 PRIMER KONSTRUKCIJE DELA OPTIMIZACIJSKEGA MODELA V PROCESU PROIZVODNJE SIRA IN MLEČNIH IZDELKOV Zelo zanimivo podlago za izvedbo simulacij skega optimizacij skega modela predstavlja npr. področje mlečno predelovalne industrije oziroma proizvodnje sira in mlečnih izdelkov pri manjših proizvajalcih v Sloveniji. Gre za razmeroma zelo razvejan poslovni proces, ki v sebi združuje več faz same proizvodnje, celoten postopek nabave potrebnih surovin, kakor tudi trženjske odločitve, ki se nanašajo na celostno upravljanje s proizvodi oz. blagovnimi znamkami. Pregled obstoječega stanja na tem področju pokaže na velike neizkoriščene možnosti v diverzifikaciji proizvodov, s katerimi bi bilo možno v kombinaciji z ustrezno izgradnjo prepoznavnih blagovnih znamk in tržnimi aktivnostmi, v veliki meri ustvariti višjo dodano vrednost proizvodov in izboljšati ekonomski položaj proizvajalcev. Manjši sirarji se za proizvodnjo določenih vrst sirov in ostalih mlečnih izdelkov (skuta, jogurt, smetana, maslo, itd.) večinoma odločajo brez posebnih tržnih analiz preferenc potrošnikov, možnosti za povečanje prodaje in uvedbo inovativnih prodajnih poti. Posledica takšnega poslovanja je v nezadostni prepoznavnosti njihovih izdelkov, nezmožnosti višjega cenovnega pozicioniranja in velika odvisnost od sezonskega značaja povpraševanja. Premalo je tudi odločitev za pospešitev investicijskih naložb v tehnološko opremo, predelovalne kapacitete in varstvo okolja. Iz opisanega problemskega področja je možno sklepati, da bi bilo možno z ustreznim pristopom k optimizaciji poslovanja v veliki meri vnaprej predvideti in ovrednotiti posledice posameznih poslovnih odločitev in njihov vpliv na celoten poslovni rezultat. Za predstavitev primera izgradnje modela vzemimo poslovni proces v izbrani sirarni slovenskega proizvajalca. Sama izgradnja modela poteka po zgoraj predstavljenih fazah. Najprej je potrebno poslovni sistem sistematično razčleniti na proizvodne in tržne aktivnosti in vzporedno sestaviti spisek vseh elementov, polproizvodov in proizvodov, ki v tem procesu sodelujejo oz. nastanejo. Vsakemu elementu nato določimo pripadajočo šifro. Vzporedno s spiskom elementov sestavljamo grafičen model tako, da povežemo elemente in aktivnosti v Petrijevo mrežo [6,7,10]. Medsebojnim povezavam dodelimo ustrezne vrednosti. Slika 3: Poenostavljen primer konstrukcije Petrijeve mreže za del proizvodnega procesa Figure 3: The segment of production process based on Petry's net principle Slika 3 prikazuje zelo poenostavljen primer konstrukcije Petrijeve mreže za proizvodni proces proizvodnje skute, kot del podjetniškega programa v sirarni. Petrijeva mreža je sestavljena iz štirih alokacijskih in treh transformacijskih vozlišč. V krogih, ki predstavljajo alokacijsko vozlišče so vpisani šifra (E) in naziv elementa (npr. sveže mleko) ter šifre morebitnih izvorov in odjemalcev tega elementa (Y, Z). Element sveže mleko ima tako prirejeno šifro E01. Pripadajoči izvor (dobavitelj) ima šifro Y01, kar konkretno pomeni, da je mleko domače proizvodnje. Možno bi mu bilo dodeliti tudi šifro Y011, kar bi pomenilo, da je manjkajoče količine mleka mogoče nabaviti od zunanjega dobavitelja. Ker je sveže mleko hkrati tudi izdelek, ki ga je mogoče prodajati, predvidimo zanj tudi prodajno aktivnost in jo označimo s šifro Z01. Podobno ravnamo tudi v primeru polproizvoda ohlajeno mleko E02 (pripadajoče šifre Y02, Z02), delno posnetega mleka E03 (pripadajoče šifra Y03) in skute E04, ki jo prodajamo in ji priredimo prodajno aktivnost Z04. Med vozliščema E01 in X01 poteka povezava z vrednostjo 1. To pomeni, da na enoto aktivnosti X01 potrošimo eno enoto elementa X01. Dalje ima povezava med vozliščema E04 in E02 vrednost 0,174, kar pomeni, da na enoto aktivnosti X02 (npr. 1000 l) proizvedemo 0,174 (174 l) elementa E04 (skute). Na podoben način je mogoče tolmačiti tudi preostale povezave med vozlišči. Zaradi lažje preglednosti je priporočljivo sestaviti posebno tabelo o vseh elementih poslovnega procesa in pripadajočih tržnih podatkih. Sledi prikaz sestave matematičnega modela v obliki [7]: max (S S c a Zik - S S slh y ih -S v jX j) [en.1] i G Z Pri nenegativnih odločitvenih spremenljivkah zik in yik ter xj omejitvah in pogojih: ei = S Tux j + lLylh -Sq j G Rt h jGQi ijX j S Zi > 0 iG E [en.2] k Za vsak upoštevani element je potrebno sestaviti po eno tako neenačbo. Za nekatere odločitvene spremenljivke zik in yih imamo lahko še dodatne omejitve. dk Z Zik Z Dik [en 3] bh Z ylh Z Bh [en4] Pomen uporabljenih simbolov: cik - za mejne stroške zmanjšana cena i-tega elementa pri k-tem odjemalcu zik - k-temu odjemalcu prodana količina i-tega elementa sjh - za mejne nabavne stroške povečana cena i-tega elementa v h-tem izvoru ylh - v h-tem izvoru nabavljena količina i-tega elementa vj - drugi mejni stroški xj - iskana količina j-te proizvodne aktivnosti ei - nerazporejena količina i-tega elementa rij - na enoto j-te proizvodne aktivnosti pridobljena količina i-tega elementa qij - na enoto j-te proizvodne aktivnosti pridobljena količina i-tega elementa E - množica za optimizacijo relevantnih elementov dik - minimalna, oz. obvezna količina prodaje i-tega elementa k-temu odjemalcu Dik - maksimalna možna količino prodaje i-tega elementa k-temu odjemalcu bih - minimalna, oz. obvezna količino nabave i-tega elementa h-tem izvoru Bih - maksimalna možna količino nabave i-tega elementa v h-tem izvoru Z - množica indeksov elementov z odjemalci iz okolja poslovnega sistema Y - množica indeksov elementov z izvori zunaj proizvodnega procesa Ri - množica indeksov proizvodnih aktivnosti za proizvodnjo i-tega elementa Qi - množica indeksov proizvodnih aktivnosti, pri katerih trošimo i-ti element Zaključni korak predstavlja vnos podatkov v računalniški paket LOMP, oz. v njegov podprogram - namenjen posebej za optimizacijo mnogofaznih linearnih modelov LOMP(V) [7]. Sam program od uporabnika zahteva natančen vnos vseh potrebnih podatkov za konstruiranje modela. Če se pri vnosu podatkov pojavi kakšna napaka (nepravilno vnesen podatek, napačna enota merjena, ipd.) izračun ni mogoč. Program javi vrsto napake, ki jo je uporabnik naredil. Če so podatki vneseni pravilno, program v posebno kreirani datoteki zapiše rezultate analize, ki pa zahtevajo še ustrezno ekonomsko interpretacijo. 4 ZAKLJUČEK V prispevku je poenostavljeno prikazana metodologija uporabe mnogofaznih linearnih optimizacijskih modelov. Ti modeli so učinkovita podlaga za sprejemanje ekonomskih odločitev v kmetijskem podjetništvu. Osnovni namen prispevka je (i) v predstavitvi poteka konstrukcije tovrstnega modela za izbrani del poslovnega procesa proizvodnje sira in mlečnih izdelkov v hipotetični izbrani sirarni ter (ii) prikazu uporabnosti pridobljenih podatkov za pripravo širše ekonomske analize celotnega poslovnega procesa. Kvalitetno konstruiran optimizacij ski model lahko v veliki meri ponudi odgovore glede optimalnosti izbranih poslovnih odločitev ter njihov učinek na celoten poslovni rezultat. Nosilci podjetniških odločitev lahko tako na podlagi pridobljenih rezultatov modela vnaprej predvidijo učinke svojih podjetniških odločitev, kar v veliki meri olajša njihovo delo. Podobne optimizacijske modele je mogoče izgraditi in prilagoditi kateremukoli poslovnemu procesu v kmetijskem podjetništvu, kar nakazuje na široko uporabnost izbrane metodologije. 5 LITERATURA 1. Afuah, A., Business models: strategic management approach.- Boston, McGraw-Hill, Irwin cop., 2004, 7 p. 2. Bastič, M.,Odločanje, načrtovanje in nadzor projektov.- Maribor, Univerza v Mariboru -Ekonomsko poslovna fakulteta, 2002, 9 s. 3. Čižman, A., Operacijske raziskave: teorija in uporaba v organizaciji.- Moderna organizacija, Kranj, 2004, s. 11-15. 4. Fuente, A.,_Mathematical methods and models for economists.- Cambridge University Press, New York, 2000, 18 p. 5. Franses, Ph.H., Paap, R., Quantitative models in marketing research.- Cambridge University Press, New York, 2001, 32 p. 6. Marchuk G.I., Mathematical models in Envirnmental Problems.- Elsevier Science Publishers B.V., Amsterdam, 1986, 24 p. 7. Meško, I., Optimizacija poslovanja.- Maribor, Univerza v Mariboru - Ekonomsko poslovna fakulteta, 1999, s. 135 -183. 8. Potočan, M. in sod. Izvedbeni management - optimizacij ski modeli.- Univerza v Mariboru - Ekonomsko poslovna fakulteta, Maribor, 2003, 117 s. 9. Rebernik, M., Ekonomika podjetja.- Gospodarski vestnik, Ljubljana, 1999, s. 159-160. 10. Shone, R., Economic dynamics: phase diagrams and their economic application.-Cambridge University Press, 2nd ed., New York, 2002, 42 p. 11. Winston, W.L., Operations research: applications and algorithms.- Brooks/Cole Thomson Learning, cop., 4th int. ed., Australia, 2004, 11 p. ALI JE SEDAJ PRAVI TRENUTEK ZA RAZMAH PRIDELAVE ZDRAVILNIH RASTLIN V SLOVENIJI? Nataša FERANT1 UDK / UDC 633.88:631.53.03 (497.4)(045) strokovni članek / professional article prispelo / received: 17.10.2008 sprejeto / accepted: 16.12.2008 IZVLEČEK Pridelovanje zdravilnih rastlin se kot kmetijska panoga v Sloveniji še ni razmahnila v večjem obsegu. Kljub ugodnim naravnim danostim, kot so različna agro-ekološka območja in različni tipi tal se lahko upravičeno sprašujemo po vzrokih. Verjetno je glavni vzrok v tem, da v Sloveniji ni organiziranega odkupa in se zato potencialni pridelovalci ne odločajo za pridelavo zdravilnih rastlin. Ključne besede: zdravilne rastline, pridelovanje, perspektive, Slovenija IS NOW THE RIGHT MOMENT FOR EXPANSION OF A CULTIVATION OF MEDICINAL PLANTS IN SLOVENIJA? ABSTRACT Cultivation of medicinal plants as an agriculture branch in Slovenia is not fully developed. There are very good nature conditions such as different agro-ecological areas, different soil types etc. There is a question why a cultivation of medicinal plants in Slovenia does not expand more. Probably, the main reason is that there is no purchase organized in Slovenia. So the potential producers do not decide for a cultivation of medicinal plants. Key words: medicinal plants, cultivation, perspectives, Slovenia 1 Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, Cesta Žalskega tabora 2, 3310 Žalec, Slovenija Znano je, da imajo določene rastline zdravilni učinek na človeški organizem. V novejšem času so začeli raziskovati te rastline, njihovo sestavo in zdravilne učinke. Stara vedenja o zdravilnih rastlinah so združili z novejšimi rezultati raziskav. Dejstvo je, da se v zadnjih desetletjih ljudje obračajo nazaj k naravi. Ugotovili so, da so vedenja na področju zdravilnih rastlin in zdravja, ki so jih imeli naši predniki pred razvojem farmacevtske industrije, zelo uporabna. Zato ugotavljamo, da v zadnjem obdobju že otroci in odrasli vedno več posegajo po literaturi s področja zdravilnih rastlin. Izobražujejo se o pridelavi, predelavi in uporabi zdravilnih rastlin. Novo pridobljeno znanje združijo z izkušnjami. Je pa to obdobje, ko narašča uporaba zdravilnih rastlin in njihovih pripravkov tudi priložnost za pridelavo različnih zdravilnih rastlin v Sloveniji. 2 STANJE V SLOVENIJI Pridelava zdravilnih rastlin v Sloveniji se kot kmetijska dejavnost do sedaj ni razmahnila v večjem obsegu - kljub različnim in zelo dobrim naravnim razmeram [1]. Glavni vzrok je neorganiziran odkup pridelane droge. V Sloveniji ni organiziranega odkupa (razen redkih izjem), kjer bi potencialni pridelovalec vedel kdaj, kje in po kakšni ceni odkupujejo t.i. pridelano drogo oz. posušene, uporabne dele rastlin [3]. So pa v Sloveniji ogromne možnosti za pridelavo zdravilnih rastlin, saj najdemo v Sloveniji različna agroekološka območja, različne tipe tal, različna mikroklimatska območja. Zlasti v hribovitih predelih in predelih, ki so manj primerna za pridelavo poljščin, je pridelava zdravilnih rastlin zelo primerna. Pridelava v relativno majhni obremenjenosti okolja obrobnih predelov omogoča gojenje ekološko neoporečnih zdravilnih rastlin. Za pridelavo in predelavo zdravilnih rastlin lahko vključimo tudi starejše in težje zaposlive osebe, kar je pomemben socio-ekonomski vidik. 3 VLOGA VRTA ZDRAVILNIH IN AROMATIČNIH RASTLIN PRI PRIDELAVI ZDRAVILNIH RASTLIN V Sloveniji je bil Vrt zdravilnih in aromatičnih rastlin v Žalcu ustanovljen leta 1976. Glavni namen tega Vrta je bil, da bi imeli v Sloveniji osrednjo inštitutcijo za pridelavo in predelavo zdravilnih rastlin [2]. V vseh letih delovanja je bilo izvedeno ogromno raziskav in poskusov na tem področju, ki so osnova za svetovalno delo potencialnim pridelovalcem. Zelo pomembno je tudi, da pridelovalci in ljubitelji lahko kupijo v Vrtu certificirano ekološko seme in sadike zdravilnih rastlin. Poleg znanstveno-raziskovalnega in strokovno-svetovalnega dela pa ima Vrt tudi izobraževalno nalogo. Zlasti pomembno je izobraževanje otrok in mladine. Ljudje vseh starosti pridejo na ogled Vrta, kjer jim z razlago predstavimo Vrt in njegovo poslanstvo v slovenskem prostoru ter možnosti, ki jih predstavlja pri različnih dejavnostih na tem področju. Po vzoru Vrta zdravilnih in aromatičih rastlin so ljudje širom po Sloveniji zasadili svoje vrtove in parke z zdravilnimi rastlinami. 4 KAKO JE S PRIDELAVO ZDRAVILNIH RASTLIN V SLOVENIJI? V devetdesetih letih prejšnjega stoletja je bilo v Sloveniji približno 100 ha, na katerih so pridelovali zdravilne rastline [4]. Pridelovanje je potekalo v družbenem sektorju, večino zasebnikov pa je pridelovalo v kooperaciji. Od takrat pa do danes je obseg pridelovanja padel na današnjih 20-25 ha razdrobljenih površin. V večini pridelovalci zdravilnih rastlin pridelano drogo tudi prodajajo. Le redka je kooperativna pridelava. Vzrok, da se kooperativna pridelava ne razširi, lahko iščemo v zasedenih predelovalnih kapacitetah ter nizkih odkupnih cenah pridelane droge, ki ne pokrijejo niti pridelovalnih stroškov. 5 ZAKLJUČEK Vedenje pri ljudeh o zdravju in učinkovanju zdravilnih rastlin se nenehno veča. Gibanje nazaj k naravi, k vsemu naravnemu je vedno močnejše. Zato je tudi povpraševanje po kvalitetno pridelanih zdravilnih rastlinah vedno večje. Ljudje se zavedajo, da so ekološko pridelane surovine dražje in so za tako kvaliteto pripravljeni plačati več. V obdobju gospodarske krize, bo marsikdo dobil priložnost za preživetje ali dodatni zaslužek s pridelavo zdravilnih rastlin. V Sloveniji je s področja gojenja zdravilnih rastlin precej strokovnega znanja, ki pa bi ga bilo potrebno z novimi poskusi in raziskavami nadgraditi. Sprašujemo se lahko, kdaj se bo pojavila podjetniška priložnost in pobuda za organiziran odkup zdravilnih rastlin v Sloveniji in to takšen, ki bo sprejemljiv tudi za manjše pridelovalce, pri katerih so stroški pridelave višji in ne bo temeljil na 'zakonih' monopolov. In hkrati odgovarjam na naslov članka. Menim, da je sedaj pravi trenutek za razmah pridelave zdravilnih rastlin. To pa zato, ker se ljudje vedno bolj zavedamo pomena lastne oskrbe oz. oskrbe s surovinami iz bližine. Vemo, da je ekološka pridelava vedno bolj pomembna tako z vidika varovanja okolja, kot z vidika zdrave prehrane. Pridelava zelišč je tudi priložnost za male pridelovalce in s reševanje socio-ekonomskega položaja - zlasti za ljudi z 'marginalnih' območij. Obdobje krize v gospodarstvu in odpuščanja delavcev ni 'naključje' ampak trenutek, ko moramo ljudje nekaj spremeniti v svojih glavah. To, da za naše delo in naš prihodek ni vedno odgovoren nekdo drug. Da ni dovolj, da vestno in trdo delamo po navodilih drugega. Če delamo to kar nas veseli, je učinek dela mnogo večji in širši. In delo na zemlji in z zemljo, ko vidiš rezultate svojega dela in ko se ob delu zopet povežeš z naravo, začneš razmišljati drugače. In vidiš sonce in sončni zahod in najdeš mir v sebi in okoli sebe. In začutiš resnične vrednote in veš, da denar ni tisto, kar je najpomembnejše v življenju. Vrednote so drugje in se jih ne da kupiti. In ne bojimo se iti na svoje, delati kar nam narekuje srce, pa čeprav ne vidimo takojšnjega finančnega rezultata. Verjemite, v naravi in v vesolju je vse v ravnotežju in trenutno je razmerje revščina-bogastvo v ravnotežju. Ko pa bomo dali v posodico revščina malo več - pa ne samo denarja ampak tudi vrednot, se bo posodica bogastvo začela dvigovati... Vemo, da je bilo v preteklosti zamujenih že preveč takšnih priložnosti in trenutkov. Zakaj bi zamudili še tega? 6 LITERATURA 1. Baričevič D., Spanring J., Činč M., Umek A., Stupica T., Kus T., Šuštar F., Nacionalni program za proizvodnjo, predelavo in kontrolo kakovosti rastlinskih drog v republiki Sloveniji - smernice.- Biotehniška fakulteta v Ljubljani, 1994, 11 s. 2. Ferant N., 30 let Vrta zdravilnih in aromatičnih rastlin na Inštitutu za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije.- Zbornik referatov, Inštitut za hmeljarstvo in pivovarstvo Slovenije, 2006, s. 7-12. 3. Petauer T., Leksikon rastlinskih bogastev.- Tehniška založba Slovenije, 1993, s. 185. 4. Rode J., Pridelovanje zdravilnih rastlin - izkušnje, možnosti perspektive, Novi izzivi v poljedelstvu '96, Zbornik simpozija, Biotehniška fakulteta v Ljubljani, 1996, s. 101-104.