Die BAB war mit einem Vortrag und einem Poster auf der iCROPM 2026 Konferenz (Crop Modeling for Agriculture and Food Security under Global Change - https://icropm2026.org/) vertreten. Die iCROPM bringt regelmäßig die internationale Forschungsgemeinschaft im Bereich der Pflanzenmodellierung zusammen, um Fortschritte zu diskutieren, Kooperationen zu stärken und das Forschungsfeld weiterzuentwickeln. Im Fokus standen diesmal wissenschaftliche Neuerungen, methodische Innovationen und interdisziplinäre Ansätze zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz von Pflanzenmodellen im Umgang mit globalen landwirtschaftlichen Herausforderungen.
Yvonne Stickler widmete sich in ihrem Vortrag „Integrating Process-Based and Data-Driven Models for Wheat Yield Prediction Under Variable Meteorological Conditions“ den Herausforderungen, die die heterogenen meteorologischen Standortbedingungen in Österreich an Modelle zur Ertragsprognose stellen. Zudem präsentierte sie Ansätze zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit durch die Kombination von prozessbasierten Modellen, statistischen Verfahren und Machine-Learning-Methoden.
Dieter Kömle präsentierte ein Poster zum Thema „Understanding Crop Yield Across Models and Scales: Explainable Machine Learning for Wheat and Maize in Austria“. Dabei wurden die den Ertrag beeinflussenden Faktoren (Wetter, Boden, Topographie, Management) von Winterweizen und Mais anhand von FADN und INVEKOS Daten mit verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens untersucht.
Die Beiträge stießen auf der Konferenz auf großes Interesse und es wurden neue Kontakte in die Forschungslandschaft geknüpft.
