Grovfôr og klima

Plantevekstmodeller hjelper oss å tilpasse grovfôrproduksjonen til fremtidig klima. Fremgangsrik produksjon av melk- og kjøttprodukter fra drøvtyggere er avhengig av høykvalitativt grovfôr fra gras og belgvekster tilbudt som beite, preparert til surfôr eller tørket til høy.

Grovfor og klima
Foto: Tomas Persson/NIBIO Foto:
KONTAKTPERSON

Klima- og værforhold har stor påvirkning for grovfôrproduksjonen. Lengden på dyrkingssesongen, temperaturen og nedbøren har alle stor betydning for mengden grovfôr som kan høstes. Nedbør i forbindelse med slått kan gjøre høstingen vanskeligere og forringe kvaliteten på grovfôret. Vekslinger mellom kulde og mildvær om vinteren kan resultere i vinterskader og minket avling.

Det er viktig at vi lager oss et godt bilde over hvordan den forventede klimaendringen vil påvirke grovfôrproduksjonen slik at vi allerede i dag kan påbegynne tilpassingen som er nødvendig for å kunne produsere mest mulig grovfôr med minst mulig negativ klima- og miljøavtrykk i fremtidig klima.

I forskningen om grovfôrproduksjon i fremtidig klima kombinerer vi veksthus- og felteksperimenter med værdrevne plantevekstmodeller. I eksperimentene studerer vi hvordan ulike typer av vær, jord og dyrkingspraksis påvirker plantevekst, avling og avlingskvalitet.  Data fra eksperimentene blir brukt til å parameterisere, det vil si kvantifisere sammenhenger i modellen, for eksempel hvor mye planteveksten vil bli påvirket av en grad økt temperatur eller et kg redusert gjødsling.

Når modellen er parameterisert og testet blir den brukt til å kvantifisere plantevekst under produksjonsscenarier som er vanskelig eller umulig å undersøke i eksperimenter. Modellene gjør mulighet å teste mange flere kombinasjoner av vær- og jordfaktorer enn hva som er praktisk og økonomisk mulig i eksperimenter. Gjennom simuleringer med modellen kan vi bestemme avling og avlingssikerhet under projiserte fremtidige klimaforhold og dyrkingspraksis. Vi kan også sette foredlingsmål gjennom å simulere sorter med hypotetiske egenskaper under forskjellige forhold.

 

Våre simuleringer med en tilvekstmodell for eng (BASGRA) viser mellom annet at:

Lengre dyrkingssesong vil muliggjøre flere grovforhøstinger under 2050 klima. Potensiell avling vil øke i hele landet i de fleste klimaframskrivingene. Unntaket er noen klimaframskrivinger som viser på reduserte avlinger på tørkesvake jorder i sørøstlige deler av landet grunnet redusert nedbør om sommeren. Lengre vekstsesong og økt innhold av karbondioksid i luften gir økte avlinger så lenge det er nok nedbør, noe det vil bli de fleste plasser.

Klimaendringen vil også føre til utfordringer. Mer nedbør om høsten vil gjøre det vanskeligere å høste og konservere grovfôr, spesielt på Vestlandet som vil få store nedbøroverskudd.  Høsting under våte forhold øker risikoen for feilgjæring og høyt innhold av sporer i surfôret, som kan gå over i melken og redusere muligheten til å prosessere melken. Kjøring under våte forhold øker også risikoen for kjøreskader på plantedekket og pakkingsskadet jord.

Selv om vintrene vil bli mildere i fremtiden vil de fremdeles kunne gi vinterskader på enga hvis en ikke bruker arter og sorter som er hardføre nok. Det er derfor viktig å opprettholde foredlingen av sorter tilpasset norske klima- og lysforhold. Simuleringer med våre modeller viser blant annet at hvis en ønsker å utvide dyrkingsområdet for flerårig raigras i fremtiden, så det er viktig å ta fem sorter med minst like god frosttoleranse som dagens sorter.

Publikasjoner

Sammendrag

Interactions between soil properties and climate affect forage grass productivity. Dynamic models, simulating crop performance as a function of environmental conditions, are valid for a specific location with given soil and weather conditions. Extrapolations of local soil properties to larger regions can help assess the requirement for soil input in regional yield estimations. Using the LINGRA model, we simulated the regional yield level and variability of timothy, a forage grass, in Akershus and Østfold counties, Norway. Soils were grouped according to physical similarities according to 4 sets of criteria. This resulted in 66, 15, 5 and 1 groups of soils. The properties of the soil with the largest area was extrapolated to the other soils within each group and input to the simulations. All analyses were conducted for 100 yr of generated weather representing the period 1961-1990, and climate projections for the period 2046-2065, the Intergovernmental Panel on Climate Change greenhouse gas emission scenario A1B, and 4 global climate models. The simulated regional seasonal timothy yields were 5-13% lower on average and had higher inter-annual variability for the least detailed soil extrapolation than for the other soil extrapolations, across climates. There were up to 20% spatial intra-regional differences in simulated yield between soil extrapolations. The results indicate that, for conditions similar to these studied here, a few representative profiles are sufficient for simulations of average regional seasonal timothy yield. More spatially detailed yield analyses would benefit from more detailed soil input.