Neue Matrix hilft Landwirten bei der Auswahl optimaler Agri-Photovoltaik-Kulturen
Frauke Mans
Neue Matrix hilft Landwirten bei der Auswahl optimaler Agri-Photovoltaik-Kulturen
Forscher der Technischen Hochschule Ingolstadt haben ein neues Werkzeug entwickelt, das Landwirten bei der Auswahl der besten Kulturen für Agri-Photovoltaik-Projekte helfen soll. Diese Matrix bewertet, wie verschiedene Pflanzen auf Beschattung und die durch Solarmodule entstandenen Mikroklimata reagieren. Das System zielt darauf ab, nachhaltige Landwirtschaft zu fördern und gleichzeitig die Erzeugung erneuerbarer Energien zu steigern.
Die Matrix basiert auf Daten aus 117 Forschungsstudien in über 25 Ländern. Sie analysiert 12 wichtige Kulturpflanzentypen, darunter Blattgemüse, Beeren, Obstbäume und Getreide. Jede Art wird hinsichtlich ihrer Schattentoleranz, ihres Wasserbedarfs, ihres Platzbedarfs und ihrer Reaktion auf Mikroklima-Veränderungen untersucht.
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Daten zur globalen horizontalen Sonneneinstrahlung (GHI) helfen dabei zu bestimmen, welche Pflanzen unter Solarmodulen in verschiedenen Regionen am besten gedeihen. Beeren, Obstbäume und viele Gemüsearten profitieren von den kühleren, schattigen Bedingungen, die Agri-Photovoltaik bietet. Kräuter, Gräser und Hülsenfrüchte schneiden ebenfalls gut ab, insbesondere in ariden und semiariden Gebieten, in denen Wasser knapp ist.
Getreide, Faserpflanzen und Ölsaaten benötigen jedoch mehr Freifläche und eignen sich weniger für stark beschattete Bereiche. Das Werkzeug zeigt, dass Agri-Photovoltaik besonders für kleine Landwirtschaftsbetriebe und dezentrale Projekte zur Erzeugung erneuerbarer Energien nützlich ist. Durch ihre platzsparende Effizienz ist sie ideal für eine nachhaltige ländliche Entwicklung.
Künftige Aktualisierungen könnten die Matrix durch die Einbindung von Praxisbeispielen, Felddaten sowie Rückmeldungen von Landwirten und Forschern weiter verbessern. Die neue Matrix bietet Landwirten eine wissenschaftlich fundierte Methode, um Kulturen für Agri-Photovoltaik-Systeme auszuwählen. Indem sie Pflanzen an lokale Bedingungen anpasst, unterstützt sie sowohl die Nahrungsmittelproduktion als auch die Erzeugung sauberer Energie. Weitere Forschung und Feldtests werden dazu beitragen, die Empfehlungen im Laufe der Zeit zu verfeinern.
