Verständlicherweise könnte die Veröffentlichung von Daten wie ein Verlust eines Wettbewerbsvorteils erscheinen; Rob sieht jedoch umfassendere Vorteile, einschließlich möglicher finanzieller Anreize für Landwirte durch den Datenaustausch.
„Im Wesentlichen hätten wir in Kombination mit Input- und Ertragsdaten einen ‚National Scale Rotational Field Trial‘. Dies wäre von unschätzbarem Wert für die Entwicklung der Widerstandsfähigkeit gegenüber dem Klimawandel und die Bewertung der Wirksamkeit von Optionen für das Bodengesundheitsmanagement. Außerdem hätten wir eine kontinuierlich aktualisierte ‚lebende‘ nationale Bodendatenbank.“
„Es könnte beispielsweise verwendet werden, um die Wirksamkeit von Bodenbewirtschaftungsoptionen im Rahmen von SFI oder von Wasserversorgungsunternehmen zu bewerten, die sich mit der Reduzierung des Phosphorgehalts in Flüssen befassen, da sie wissen würden, welche Felder in ihren Einzugsgebieten mit hohen Phosphorwerten verbunden sind, und daher Bewirtschaftungsoptionen kosteneffizienter ansprechen könnten.“
„Unter den Erzeugern herrscht so viel Konkurrenz, weil ihnen das, was sie tun, einen Vorteil gegenüber anderen verschafft. Wenn jedoch Daten zu Querschnittsthemen ausgetauscht würden, die für alle wichtig sind, würden alle davon profitieren“, fügt er hinzu.
Datenaustausch auf nationaler Ebene
Mit Blick auf die Zukunft ist Toby Teil des Cranfield University-Teams, das die neue Open-Access-Bodenplattform einführt, um den Datenaustausch und die Forschungszusammenarbeit innerhalb der Agrargemeinschaft zu ermöglichen.
Unter Verwendung der früheren Bodeninformationen des National Soil Resources Institute für England und Wales stellt das Team der Cranfield University die Daten Landwirten und Landverwaltern kostenlos zur Verfügung.
„Auf größeren Farmen, die möglicherweise Lohnunternehmer oder Personen beschäftigen, die noch nie auf den Feldern dieser Farm waren, könnten Datenaustausch und Technologie sofortige Einblicke in die Qualität des Landes, die am besten gedeihenden Pflanzen und den Ertrag liefern“, sagt Toby.
„Mit genügend Datensätzen, Wissen und historischen Mustern könnten Sie beginnen, die Ihrer Meinung nach beste Strategie für diesen Bereich zu modellieren, selbst wenn Sie noch nie in diesem Bereich gewesen wären“, fügt er hinzu.
