Pro Farm : ein bioökonomisches Modell zur schlagbezogenen, betrieblichen Landnutzungsplanung

Abstract

In dieser Arbeit wurde ein Modell - genannt ProFarm - zur Unterstützung von Anbauentscheidungen in der Pflanzenproduktion entwickelt und programmtechnisch umgesetzt. Das Modell wird als bioökonomisches Modell konzipiert, in dem naturräumliche (= standortbezo-gene), pflanzenphysiologische und ökonomische Kennzahlen Teil der Anbauentscheidung sind. Das Modell ermöglicht die Simulation von Rahmenbedingungen der pflanzlichen Produktion und ermittelt die Fruchtfolgen, die unter den gegebenen Standortbedingungen die höchste Wirtschaftlichkeit erreichen. Damit wird die Produktionsplanung eng an die Standortverhältnisse gekoppelt, um auf den Standort bezogene Anbauprogramme zu erstellen. Umgesetzt wird das Modell in einem relationalen Datenbankmodell. Die Datenbank erfasst die erforderlichen ökonomischen und physiologischen Parameter der Fruchtarten sowie die Standorteigenschaften, wie z. B. Niederschlags-, Temperatursumme und kleinräumige Bodenunterschiede des Standortes. Der Anwender greift über eine Benutzeroberfläche auf die Datenbank zu, verwaltet die Modellparameter und startet den Rechengang. Das Modell besteht aus den Modulen Ertragspotenzialschätzung und Deckungsbeitragsbe-rechnung. Das Modul Ertragspotenzialschätzung berechnet die Standorterträge der Fruchtarten anhand physiologischer Pflanzenparameter, der Temperatursumme und des pflanzenverfügbaren Wassers. Letzteres wird berechnet anhand den Niederschlägen und der Wasserhaltefähigkeit des Bodens. Neben den Ertragspotenzialen werden die Standort - Produktionskosten berechnet; Methodik hierfür ist die Prozesskostenrechnung in Form einer Fixkostendeckungsrechnung, die sich in die Bereiche flächen- und ertragsabhängige Kosten gliedert. Grundlage der Analyse flächenabhängiger Kosten sind die Produktionskosten der Produktionsverfahren für Getreide, Mais, Kartoffeln, Zuckerrüben und Stilllegung. Die Standardproduktionskosten werden um die Wirkungen der Standorteffekte korrigiert; Mittel hierfür sind Korrekturfaktoren, die den Einfluss auf die Kostenentwicklung abbilden. Um das vorzügliche Anbauprogramm zu ermitteln, greift ProFarm auf die Teilergebnisse Ertrag je Fruchtart sowie die Kosten und Leistungen zu. Simulationsexperimente mit ProFarm zeigen, dass die vorzüglichen Produktionsprogramme auf Hochertragsstandorten stabil sind. Parametervariation auf Hochertragsstandorten beeinflussen ausschließlich die Wirtschaftlichkeit. Parametervariationen auf Grenzertragsstandorten hingegen führen zu unterschiedlich vorzüglichen Produktionsprogrammen. Änderungen der Preis- Kostenverhältnisse ziehen somit auch die Änderung des Produktionsprogramms nach sich. Sensitivitätsanalysen zeigen, dass insbesondere das Angebot nicht kontrollierbarer Ertragsfaktoren, die Schlaggröße und der Produktpreis entscheidend für das wirtschaftliche Ergebnis der Anbauprogramme und die Anbauentscheidung sind. Das Modell bildet somit die ökonomischen Konsequenzen von Parameteränderungen ab und zeigt dem Anwender die Anbaualternativen auf. ProFarm is a data-based, bio-economical decision support tool targeting production plan-ning in crop production. Thus, the model combines defined natural and economical parameters in order to simulate the conditions of crop production and to identify the most efficient crop rotation for a specific site. ProFarm is based on two moduls: one modul for crop yield forecasting and one costing modul. The modul of crop yield forecasting calculates the yields of different crop rotations based on a set of functions. Depending on these functions crop yield is particularly determined by water availability and temperature sums of a specific site. The water availability again depends on rainfall and the water binding capacity of the site. The costing modul ist used in order to calculate the site-specific production costs by the method of process costing. In the model, the production costs are influenced by special features of the site (field size, soil texture and field decline). At the end the outputs of the crop yield forecasting modul and the costing model are put together resulting in the figure profit margin II for different crop rotations. The figure profit margin II is used as decision criterion in order to choose the most efficient crop rotation. The required data are administered by a relational database, that covers all required physiological and economical parameters of the crops (canola, wheat, winter and summer barley, rye, potatoes, sugar beets and corn). Besides the database contains the parameters of a specific site, e. g. average rainfall per year, average temperature per year and the soil conditions. Several model simulations show, that on marginal sites best production programs react sen-sitive due to changing physiological or economical parameters (e. g. the price-cost rate). On these sites, decision making in production planning is risky. On more favourable sites the best crop rotations are constant. There is only the opportunity of varying gross margins depending on climatic conditions without consequences according to the production decision. The sensitivity analyses shows, that the yield factors, the product price and the field size affect the choice of crop rotation most. Hence, 'ProFarm' indicates the economic consequences of the variation of different parameters reliably and determines the most excellent crop rotations of a specific site.