Arbeitspaket 3

Bestimmung des Bewässerungsbedarfs

Automatisierte Bedarfsbestimmung und –erfassung in der landwirtschaftlichen Bewässerung

Arbeitspaketkoordinator: Stefan Kirchner (LWG)

Für die Dimensionierung einer weitergehenden Nutzwasseraufbereitungsanlage ist der lang- und kurzfristige Bewässerungsbedarf maßgebend. Daher wird ein Cloud-basierter Ansatz für die Prognose des kurzfristigen und unmittelbaren landwirtschaftlichen Bewässerungsbedarfs entwickelt. Dafür werden für einen definierten Planungsraum im landwirtschaftlichen Bewässerungsgebiet der Gemeinde Gochsheim östlich von Schweinfurt (“Reallabor Gochsheim”) Echtzeit-Wetterdaten (DWD), Wettervorhersagedaten (DWD) und schlagbezogene Daten in einer für Landwirte frei verfügbaren Bewässerungs-App der ALB Bayern e.V. verrechnet (www.alb-bayern.de/app). Zudem werden Daten von lokalen Grundwassermessstellen, und Wasseruhren an den von Landwirten im Untersuchungsraum eingesetzten Bewässerungspumpen in Echtzeit über Sensoren ausgelesen und in einem embedded Microcontroller vorverarbeitet (Edge computing), indem die Zählimpulse der Wasseruhren gesammelt und in Volumina umgerechnet werden. Diese IoT-Knoten übermitteln die Daten per LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) an ein zentrales Gateway, das die Daten vieler IoT-Knoten entgegennimmt und von dort über The Things Network (TTN), per LTE/UMTS oder über eine LAN-Anbindung in die Cloud des Leibniz-Rechenzentrums (LRZ) übermittelt. Dort werden die Daten ausfallsicher gespeichert, zusammengeführt, prozessiert, archiviert und über eine Web-Benutzeroberfläche verfügbar gemacht. Zudem wird eine Schnittstelle zur Bewässerungs-App der ALB Bayern e.V. bereitgestellt. Diese Daten können dann für eine bedarfsgerechte Nutzwasserbereitstellung in diesem Reallabor ausgelesen und visualisiert werden (siehe Arbeitspaket 4 und Arbeitspaket 5).
Gleichzeitig werden für ausgewählte Übergabepunkte (Pilotanlage–Nutzwassernetz; Nutzwassernetz–Reallabor Gochsheim; Nutzwassernetz-Reallabor Oberndorf) die Wassermengen und Wasserqualitätsdaten ebenfalls über Echtzeit-loT Sensoren in die Cloud gestellt. Damit ergibt sich einerseits ein autonomes Steuerungssystem für die Anforderung und Verteilung von Nutzwasser, andererseits aber auch ein System zur Qualitätssicherung.