Neue Matrix hilft Landwirten bei der Auswahl von Kulturen für Agri-Photovoltaik
Christina Junitz
Neue Matrix hilft Landwirten bei der Auswahl von Kulturen für Agri-Photovoltaik
Forscher der Technischen Hochschule Ingolstadt haben ein neues Werkzeug entwickelt, das Landwirten bei der Auswahl von Kulturen für Agri-Photovoltaik-Projekte helfen soll. Die Matrix bewertet, wie zwölf wichtige Nutzpflanzenarten auf Beschattung, Mikroklima-Veränderungen, Wasserbedarf und Platzbeschränkungen reagieren. Die im Solar Compass veröffentlichte Studie zielt darauf ab, eine nachhaltige Landwirtschaft unter Solarmodulen zu fördern.
Das Entscheidungsmodell stützt sich auf 117 Forschungsarbeiten aus über 25 Ländern und nutzt zudem globale Sonneneinstrahlungsdaten, um die Eignung der Kulturen zu beurteilen. Die Matrix standardisiert zwar die Auswahlkriterien, bleibt aber an lokale Bedingungen anpassbar.
Kräuter, Gräser und Hülsenfrüchte eignen sich besonders gut für Agri-Photovoltaik-Systeme, vor allem in trockenen oder halb-ariden Gebieten. Diese Pflanzen gedeihen mit weniger Wasser und vertragen Teilschatten. Getreide, Faserpflanzen und Ölsaaten hingegen benötigen mehr Platz und haben Schwierigkeiten unter stark beschatteten Flächen.
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Obst wie Beeren, Gemüse und bestimmte Obstbäume profitieren von den Mikroklimata, die durch Solarmodule entstehen. Diese Kulturen benötigen zudem weniger Fläche, was sie zu einer praktischen Wahl macht. Die Studie hebt hervor, dass Agri-Photovoltaik besonders für kleine Höfe, dezentrale Energieprojekte und die ländliche Entwicklung nützlich ist, da sie eine effiziente Flächennutzung ermöglicht.
Das Team schlägt vor, die Matrix durch Praxisbeispiele, Felddaten sowie Rückmeldungen von Landwirten und Forschern weiter zu verfeinern.
Der neue Ansatz bietet Landwirten und Projektentwicklern eine datengestützte Methode zur Auswahl von Kulturen für Agri-Photovoltaik-Anlagen. Durch die Abstimmung der Pflanzenbedürfnisse auf lokale Gegebenheiten könnte er sowohl die Nahrungsmittelproduktion als auch die Solarstromerzeugung verbessern. Künftige Aktualisierungen mit empirischen Erkenntnissen könnten die praktischen Anwendungsmöglichkeiten noch erweitern.
