Für die Simulation des Wachstums und der Ertragsbildung landwirtschaftlicher Kulturen wurde das in SWAT2000/2005 (Neitsch et al., 2005) enthaltene Pflanzenmodell mit geringen Modifikationen übernommen. Dieses Modell ist eine vereinfachte Version des EPIC-Wachstumsmodells (Williams et al., 1989; Engel et al., 1993), basierend auf dem Temperatursummenansatz zur Beschreibung der phänologischen Entwicklung der Pflanze. Durch den breiten weltweiten Einsatz dieses Vegetationsmodells stehen für fast alle Kulturarten geprüfte pflanzenspezifische Parametersätze zur Verfügung. Die vom USDA publizierte Parametersammlung (http://www.brc.tamus.edu) enthält u.a. die Daten für Winterweizen, Silomais, Winterroggen, Wintergerste und Sommergerste. Winterraps ist nicht enthalten.
Insgesamt wird zwischen acht Pflanzentypen (IDC) unterschieden:
Wurzelwachstum wird nur für die einjährigen Fruchtarten simuliert. Bei allen anderen wird als Wurzeltiefe die maximal mögliche pflanzen- und bodenspezifische Tiefe angenommen. Für Leguminosen wird die Stickstoffbindung modelliert.
Bei den mehrjährigen bzw. den Winterfruchtarten erfolgt die Berücksichtigung der Vegetationspause im Winter bei Unterschreitung einer minimalen (sortenunabhängigen) Tageslänge TD, die sich aus der kürzesten Tageslänge im Jahr für einen Standort plus einem vom Längengrad abhängigen Summanden (= 1 h für Längengrad > 40 ° Nord oder Süd) ergibt.
Neben fruchtartspezifischen Parametern entsprechend Neitsch et al. (2005) benötigt das Modell Informationen zum Management der landwirtschaftlichen Flächen (s. Kapitel 4.4.6).
Die phänologische Modellierung folgt der „Heat Unit Theory“. Dieser Temperatursummenansatz beruht auf der Annahme, dass das Wachstum der Vegetation vor allem von der Temperatur gesteuert wird (Boswell, 1926). Bei jeder Pflanze muss eine festgelegte Basistemperatur erreicht werden, bevor das Wachstum beginnt. Über dieser Schwellentemperatur beschleunigt sich das Wachstum mit steigenden Temperaturen bis zu einer Optimaltemperatur. Steigt die Tagesmitteltemperatur über die Optimaltemperatur, verlangsamt sich das Wachstum wieder. Jedoch wird z. Z. noch keine Maximaltemperatur, oberhalb derer es zu Pflanzenschäden kommt, berücksichtigt. Eine „Heat Unit“ (HU) ist dabei die Differenz aus der Mitteltemperatur eines bestimmten Tages und der pflanzenspezifischen Minimaltemperatur. Die Ausbildung bestimmter phänologischer Stadien erfolgt anhand pflanzenspezifischer kumulierter HU.
Das Pflanzenwachstum erfolgt direkt proportional zur zugehörigen HU, begrenzt durch Stressbedingungen (Temperatur, Wasser-, Nährstoffmangel). Eine zentrale Stellung kommt dabei der Entwicklung des Blattflächenindex zu. Abb. 4‑3 zeigt die „optimal leaf area development curve“ in Abhängigkeit von den akkumulierten Wärmeeinheiten und sortenspezifischen Parametern. Alle übrigen Vegetationsgrößen (Biomasse, Ertrag, Wurzeltiefe, etc.) sowie die potenzielle Nährstoff- und Wasseraufnahme werden direkt oder indirekt in Abhängigkeit vom LAI berechnet.
Abb. 4‑3: Entwicklung des Blattflächenindexes LAI entsprechend der akkumulierten Wärmesummen frPHU
Blattflächenindex
Für ein- und mehrjährige Pflanzen wird die am Tag i potenziell hinzugekommene Blattfläche wie folgt berechnet:
mit
HU heat unit [K]
PHU potential heat units = benötigte Wärmesummen bis zum Erreichen der Reife (pflanzenspezifisch) [K]
frPHU Anteil der potenziell akkumulierbaren Wärmeeinheiten PHU
frLAImax Anteil des maximalen Blattflächenindexes, der zu der aktuellen HU dieser Pflanze korrespondiert
LAImax maximal erreichbarer Blattflächenindex (Pflanzenartspezifisch)
frPHU1 Anteil der potenziell akkumulierbaren Wärmeeinheiten bei frLAImax1 (erster Formparameter der optimalen LAI-Entwicklungskurve)
frPHU2 Anteil der potenziell akkumulierbaren Wärmeeinheiten bei frLAImax2 (zweiter Formparameter der optimalen LAI-Entwicklungskurve)
frLAImax1 Anteil des maximalen Blattflächenindexes, bei frPHU1
frLAImax2 Anteil des maximalen Blattflächenindexes bei frPHU2
l1,l2 Formfaktoren der optimalen LAI-Entwicklungskurve
Für Bäume gilt[1]:
γrcur aktuelles Baumalter [a]
γrfulldev Baumalter bei voller Entwicklung [a]
Das potenzielle Wachstum wird durch ungünstige Lufttemperaturen, Wasser- und Nährstoffmangel reduziert. Der Stressfaktor γreg (0, 1) wird wie folgt täglich berechnet:
γW Trockenstress [-]
γLT Temperaturstress [-]
γN Stress durch Stickstoffmangel [-]
γP Stress durch Phosphormangel [-]
ETRp potenzielle Transpiration [mm/d] (s. Kapitel 2)
ETR aktuelle Transpiration [mm/d]
LT Lufttemperatur (Tagesmittel) [°C]
Tbase Basistemperatur für das Pflanzenwachstum [°C]
Topt Optimaltemperatur für das Pflanzenwachstum [°C]
φn Skalierungsfaktor für N-Mangelstress [-]
bioN Stickstoffmenge in der Pflanzenbiomasse [kg N/ha]
bioN,opt optimaleStickstoffmenge in der Pflanzenbiomasse für den aktuellen Entwicklungszustand [kg N/ha], s. Kapitel 4.4.4
Der Phosphormangelstress γP wird analog mit dem Parameter bioP,opt berechnet.
Da VEGEN auch allein zur Wasserhaushaltssimulation ohne Simulation des C/N- und des Phosphorhaushaltes genutzt werden kann, werden in diesem Anwendungsfall die beiden Nährstoffstressterme modellintern auf Null gesetzt.
Der aktuelle Blattflächenindex berechnet sich somit unter Berücksichtigung des Stressfaktors zu
γreg – täglicher Stressfaktor (0,1)
Mit Erreichen einer Entwicklungsstufe, ab der die Seneszenz der dominierende Wachstumsprozess wird (frPHU,sen), beginnt die Blattalterung. Die Abnahme des Blattflächenindex wird nun wie folgt berechnet:
Annuelle und mehrjährige Pflanzen:
Bäume:
Vegetationshöhe
Die Vegetationshöhe hc von landwirtschaftlichen Pflanzen wird dann über folgende Gleichung bestimmt:
hc – Vegetationshöhe [m]
hc,max – maximale Vegetationshöhe (sortenspezifisch) [m]
Die Vegetationshöhe von Bäumen wird nach folgendem Verfahren ermittelt:
Wurzelentwicklung
Die Wurzelentwicklung basiert ebenfalls auf dem Konzept der „Heat Units“. Der Biomasseanteil der Wurzeln an der gesamten Biomasse frroot variiert zwischen 0,4 bei Wachstumsbeginn und 0,2 bei voller Entwicklung (Neitsch et al., 2005):
Die Berechnung der Wurzeltiefe zroot variiert mit den verschiedenen Pflanzenarten. Es wird angenommen, dass mehrjährige Pflanzen und Bäume Wurzeln besitzen, die bis zur sortenspezifischen maximalen Tiefe zroot,max reichen, wenn der Boden soweit durchwurzelbar ist. Ansonsten wird die Wurzeltiefe vom Boden vorgegeben. Für annuelle Pflanzen wird die Wurzeltiefe wie folgt berechnet:
Biomassezuwachs
Die Zunahme der Biomasse Δbio pro Tag hängt von der spezifischen „radiation-use-efficiency“ RUE einer Pflanze und der aktuell aufgenommenen photosynthetisch aktiven Strahlung Rphosyn ab (Monteith, 1977). Sie wird über den Stressfaktor γreg (Gleichung 16) begrenzt.
bio Biomasse [kg/ha]
RUE „radiation-use-efficiency“ [kg/ha (MJ/m²)-1]
Rphosyn photosynthetisch aktive Strahlung [MJ/m²]
Die durch die Pflanze aufgenommene photosynthetisch aktive Strahlung wird nach dem Beer-Gesetz (Monsi & Saeki, 1953) berechnet:
Rg Globalstrahlung [MJ/m²]
kl Lichtextinktionskoeffizient (-0,65 für alle Pflanzentypen)
LAI Blattflächenindex
Entsprechend Stockle und Kiniry (1990) wird die RUE durch das Dampfdruckdefizit vpd gesteuert:
RUEvpd=1 „radiation-use-efficiency“ einer Fruchtart bei einem Dampfdruckdefizit von 1 kPa [kg/ha (MJ/m²)-1]
vpdthr Schwellenwert für das Dampfdruckdefizit (=1 kPA für alle Pflanzen)
Δruedcl Abnahme der RUE mit Anstieg des Dampfdruckdefizits [kg/ha (MJ/m²)-1kPa-1]
[1] Mehrjährige LAI-Berechnung für Bäume z.Z. noch nicht implementiert
Der tägliche Bodenwasserentzug wird durch den Transpirationsbedarf der Pflanze, das pflanzenverfügbare Bodenwasser und die Wurzelverteilung bestimmt.
Es kann gewählt werden, ob dieser über eine exponentielle Entzugsverteilungsfunktion (Gl. 31) oder beginnend von der Bodenoberfläche bis zur Bedarfsbefriedigung bzw. dem Erreichen der aktuellen Durchwurzelungstiefe realisiert wird. Bei Wahl des exponentiellen Ansatzes ist der Entzug aus den einzelnen Schichten die Differenz der Lösung der Gleichung 31 für den oberen und unteren Rand der Schicht.
ETRp potenzielle Transpiration [mm/d] (s. Kapitel 2)
β Parameter
RTR Reduktionsfunktion der Transpiration
z Tiefe [mm]
zroot Wurzeltiefe [mm]
Abb. 4‑4: Tiefenverteilung der Wasser- und Nährstoffaufnahme durch die Pflanze
In Abhängigkeit von der aktuellen Bodenfeuchte erfolgt eine Reduktion des Entzuges aus der Schicht entsprechend einer Reduktionsfunktion RTR nach Chen (1993):
q Wassergehalt [mm]
qWP Wassergehalt am Permanentwelkepunkt [mm]
qFK Wassergehalt bei Feldkapazität [mm]
Es wird die Aufnahme von Stickstoff und Phosphor in Abhängigkeit vom aktuellen Nährstoffbedarf und der Verfügbarkeit im Boden simuliert.
Der Nährstoffbedarf pro Tag Npup wird in Abhängigkeit von der Pflanzenbiomasse und deren optimalen N- bzw. P-Gehalt berechnet:
bio Pflanzenbiomasse (Trockenmasse) [kg/ha]
bioN/P Stickstoff- bzw. Phosphormenge in der Pflanzenbiomasse [kg P/ha bzw. kg N/ha]
frN/P optimale Stickstoff- bzw. Phosphormenge in der Pflanzenbiomasse für das aktuelle Wachstumsstadium
frPHU Fraktion der potenziell akkumulierbaren Wärmeeinheiten
Der optimale Nährstoffgehalt in der Pflanzenbiomasse wird analog der optimalen LAI-Funktion (Abb. 4‑3) in Abhängigkeit vom bereits vorhandenen Anteil der potenziell akkumulierbaren Wärmeeinheiten frPHU durch eine über drei Stützstellen (bioN,1,bioN,2, bioN,3) definierte Funktion beschrieben (vgl. Neitzsch, 2005).
Die Nährstoffaufnahme aus den einzelnen Bodenschichten erfolgt gekoppelt an die Wasseraufnahme (s. Kap. 4.4.3). Eine Unterscheidung in Nitrat- und Ammonium-Stickstoff erfolgt bei der Pflanzenaufnahme nicht. An Phosphor kann nur die gelöste mineralische Phosphorfraktion entzogen werden (s. Kap. 8.5).
Der Anteil der oberirdischen Trockenbiomasse, der den Ernteertrag darstellt, wird als Ernteindex HI bezeichnet. Für die Mehrzahl der Fruchtarten liegt er zwischen 0 und 1. Nur bei Fruchtarten, deren Wurzeln geerntet werden (z.B. Kartoffeln, Rüben), kann er über 1 liegen. Dieser Ernteindex wird täglich in der Wachstumssaison nach folgender Gleichung berechnet:
HIopt potenzieller Ernteindex der Pflanze bei Reife unter idealen Wachstumsbedingungen [-]
frPHU Fraktion der potenziell akkumulierbaren Wärmeeinheiten [-]
Der aktuelle Ernteindex HI am Tag der Ernte wird durch den kumulativen Wasserstress γkw, Hitzestress[1] γkLTund einem zu großen Dampfdruckdefizit2 γkvpd in der Entwicklungsphase der generativen Organe (0,5 <= frPHU <= frPHU,sen) negativ beeinflusst.
mit
HImin minimaler Ernteindex (pflanzenspezifisch) [-]
ETR aktuelle Transpiration [mm/d]
ETRp potenzielle Transpiration [mm/d]
i Tagesnummer zwischen Saat (i=0) und Ernte bzw. Reife (i=m)
Der simulierte Ertrag yld am Tag der Ernte ergibt sich entsprechend des aktuellen Ernteindex und der Trockenmasse bio zu
mit
yld Ertrag [kg/ha]
bioag oberirdische Biomasse [kg/ha]
HI aktueller Ernteindex [-]
Im Unterschied zum Pflanzenmodell in SWAT erfolgt die Aufteilung der in der Pflanze gespeicherten Nährstoffe in den mit der Erntemenge abgeführten Teil und in die mit den Ernte- und Wurzelresten wieder dem System zugeführten Anteile primär durch den Nährstoffanteil in den oberirdischen Ernteresten (z.B. Stroh). Der Nährstoffanteil in den oberirdischen Ernteresten ist für die einzelnen Fruchtarten wesentlich stabiler als der im Ertrag (z.B. Korn) beobachtete Anteil.
Die Erfassung des realen Managements auf den landwirtschaftlichen Flächen des Untersuchungsgebietes ist von entscheidender Bedeutung für die Simulationsgüte.
Benötigt werden Informationen
In der Regel kann nicht davon ausgegangen werden, dass diese Angaben für jeden Einzelschlag verfügbar sind. Außerdem wäre diese Datenflut für meso- bis makroskalige Modellanwendungen nicht mehr handhabbar. Andererseits kann für kleinskalige Anwendungen z.B. auf Betriebsebene eine möglichst exakte Verarbeitung aller vorhandenen Informationen erforderlich werden. Deshalb wurde ein Managementmodell für VEGEN entwickelt, das entsprechend der Aufgabenstellung und Datenverfügbarkeit eine flexible Verarbeitung erlaubt. Alle Verfahren zur Erfassung der Bewirtschaftung der landwirtschaftlich genutzten Flächen greifen auf dieselben Basisdaten zu, die um weitere Informationen ergänzt werden können.
Die Basisdaten (Stammdaten) stellen eine Sammlung von durchschnittlichen Eigenschaften der gebräuchlichsten Fruchtarten und Wirtschaftsdünger in Deutschland dar. Als Grundlage wurden dafür die von den Ländern veröffentlichten Richtwerte für die Umsetzung der Düngeverordnung und die Empfehlungen des Verbandes Deutscher Landwirtschaftlicher Untersuchungs- und Forschungsanstalten (VDLUFA) herangezogen (LVLF/LFBMV/LLFG 2008; TLL 2007; LfL Bayern 2007). Weitere Parameter, wie z.B. die Umsatz- und Humusreproduktionskoeffizienten der organischen Düngertypen und der Ernte- und Wurzelreste (EWR), wurden der Literatur entnommen (z.B. Franko, 1990).
Im Einzelnen werden folgende Datentabellen benötigt, die über Schlüsselwörter miteinander verknüpft sind:
Tabelle | Inhalt |
---|---|
Management | Fruchtart (Schlüssel zu den Tabellen ‚Pflanzenparameter’, ‚Nährstoffbedarf’), benötigte Wärmesummen bis zur Reife, mittlere Saat- und Erntetermine als Terminangabe und in Anteilen der akkumulierten Wärmesummen frPHU, |
Pflanzenparameter | Fruchtart (Schlüssel zur Tabelle ‚Management’), Parameter für Simulation der Phänologie und des Wachstums (s. Kap. 4.4.2), Zuordnung der Fruchtart zu einem Pflanzentyp (EWR-Typ) |
Ernte- und Wurzelreste (EWR) | Pflanzentyp (Schlüssel zur Tabelle “Pflanzenparameter’), C/N-Verhältnisse und Umsatzkoeffizienten, unterteilt für die oberirdischen Erntereste und die Wurzelreste |
Nährstoffbedarf | Fruchtart (Schlüssel zur Tabelle ‚Management’), Gesamt-N-Bedarf für mittleres Ertragspotenzial, Gesamt-P-Bedarf für mittleres Ertragspotenzial, Ab- bzw. Zuschlag für geringere bzw. höhere Ertragserwartung, Anzahl und Aufteilung der Düngergaben, mittlere Düngetermine |
Wirtschaftsdünger | Typ, C/N-Verhältnisse und Umsatzkoeffizienten, Ausbringungstermine und Anteil der Mengen |
Die Vorhaltung der Basisparametrisierung in fünf unterschiedlich dimensionierten Tabellen erlaubt eine flexible Anpassung der Datenbasis. So kann die Anzahl der in der Tabelle ‚Management’ vorgehaltenen Fruchtarten auf die im Simulationszeitraum im Gebiet angebauten begrenzt werden, ohne den Informationsumfang der übrigen Tabellen einschränken zu müssen. Alle Tabellen können bei Bedarf jederzeit erweitert werden, wenn die Basisinitialisierung den aktuellen Anforderungen hinsichtlich EWR-, Frucht- und Wirtschaftsdüngerarten nicht genügt, bzw. weitere Nährstoffe bei der Simulation berücksichtigt werden sollen.
Die Zuordnung der einzelnen Fruchtarten zu Pflanzentypen hinsichtlich ihrer Ernte- und Wurzelreste (Getreide, Rüben, Laubbäume, Nadelbäume, etc.) dient einerseits der Minimierung der benötigten Eingangsdaten, und ist andererseits der Unschärfe dieser Stoffumsatzparameter geschuldet.
Die Standardinitialisierung des Bewirtschaftungsregimes erfolgt auf der Basis der Landnutzungstypen. Diesen wird, sofern auf ihnen ein Fruchtwechsel stattfindet, eine regional typische Fruchtfolge zugewiesen. Für die jeweiligen Einzelflächen werden dann die Bewirtschaftungstermine sowie die ausgebrachten Düngermengen aus den Basisdaten berechnet. Dabei wird neben dem Ertragspotenzial auch der aktuelle Nmin-Gehalt des Bodens (NO3– und NH4-Stickstoff in 0-90 cm Tiefe) berücksichtigt.
Düngergaben werden ausschließlich als mineralisch betrachtet. Es wird davon ausgegangen, dass die Hälfte des aufgebrachten Düngers (Stickstoff und/oder Phosphor) auf der Bodenoberfläche verbleibt. Die übrige Menge wird den entsprechenden Pools der ersten Bodenschicht zugeordnet. Bei der mineralischen Stickstoffdüngung erfolgt keine Unterteilung in die unterschiedlichen Bindungsformen, da sie aus dem Gesamt-N-Bedarf der Fruchtart abgeleitet wird. Pro Düngergabe erfolgt eine Aufteilung der applizierten N-Menge in Nitrat- und Ammonium-Stickstoff im Verhältnis Zwei zu Drei.
Die Abschätzung der Ertragspotenziale erfolgt anhand der Bodenkarte bei Berücksichtigung von sechs Bodenartengruppen nach VDLUFA, die vorerst drei Ertragspotenzialen (niedrig/mittel/hoch) zugeordnet werden.
Problematisch ist die feste Vorgabe von Saat- und Düngeterminen als langjährige Mittelwerte. Je nach Witterung und Befahrbarkeit des Bodens können die tatsächlichen Saattermine deutlich von diesen Mittelwerten abweichen. Das kann bislang im Modell nicht abgebildet werden. Die vorgegebenen Erntetermine werden jedoch entsprechend des durch die Pflanze aufgenommenen Anteils der potenziell akkumulierbaren Wärmeeinheiten frPHU in einem begrenzten Zeitrahmen (± 10 d) korrigiert.
Die in den auf der Fläche verbliebenen oberirdischen Ernteresten enthaltenen Phosphor-, Kohlenstoff- und Stickstoffmengen werden den jeweiligen PPOM-, NPOM– and CPOM-Pools der ersten Bodenschicht zugeordnet. Die in den Wurzelresten enthaltenen C-, N- und P-Mengen werden entsprechend der Wurzelverteilung den OPS-Pools der jeweiligen Bodenschicht hinzugefügt (s. Kap. 7.2 und 8.3).
Liegen räumlich detailliertere Informationen zur Fruchtartenverteilung (z.B. jährliche Anbaustatistik auf Kreisebene oder Bewirtschaftungsszenarien) vor, so können den einzelnen Flächen eines Landnutzungstyps mittels eines geostatistischen Verfahrens („Fruchtfolgengenerator“) unterschiedliche Fruchtfolgen zugeordnet werden. Die Berechnung des Managements der einzelnen Fruchtarten erfolgt wie beim Standardmanagement. Dieses Verfahren eignet sich besonders für mesoskalige Modellanwendungen. Ein Anwendungsbeispiel für Thüringen geben Klöcking et al. (2003).
Für die Verarbeitung von regional vorhandenen räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Informationen zur Bewirtschaftung der landwirtschaftlichen Flächen (z.B. aus dem Datenspeicher InVeKoS) wurde eine Schnittstelle geschaffen. Über diese werden jährliche Angaben zur Hauptfruchtart und den ausgebrachten Düngermengen und –formen pro Einzelfläche berücksichtigt. Bei den Einzelflächen kann es sich um die jeweiligen Schläge oder um eine Zelle eines landesweiten Rasters handeln. Liegen diese Informationen nicht für alle landwirtschaftlichen Flächen vor, so wird hier auf das Standardmanagement oder auf die mit dem Fruchtfolgengenerator erzeugten und verteilten Fruchtfolgen zurückgegriffen.
Die Informationen aus dem Datenspeicher werden in Form externer Dateien im ASCII- oder dBase-Format verwaltet, die über den Raumbezug mit den Modellflächen von ArcEGMO verknüpft sind (s. Kapitel „Externe Daten – Schnittstellen“ in der ArcEGMO-Dokumentation). Pro Jahr liegt eine Datei vor, die folgende Angaben enthält:
Zusätzlich können Angaben zu gemessenen Boden-Nmin-Werten Nmin als Startwerte eingelesen werden.
Die tatsächlich als Mineraldünger ausgebrachte Stickstoffmenge Nfmin wird dann wie folgt berechnet:
Zu Simulationsbeginn wird dabei der Nmin-Startwert genutzt. In den Folgejahren wird der simulierte aktuelle Nmin-Gehalt des Bodens (NO3– und NH4-Stickstoff in 0-90 cm Tiefe) verwendet.
Die Simulation der Aufteilung der Düngermengen auf die einzelnen Ausbringungstermine sowie Saat und Ernte erfolgt dann wie im Standardmanagement entsprechend der Basisvorgaben. Die im ausgebrachten organischen Dünger enthaltenen Phosphor-[1], Kohlenstoff- und Stickstoffmengen werden den jeweiligen POM-Pools der ersten Bodenschicht zugeordnet (s. Kap. 7.2 und 8.3).
Das Modell REPRO (Hülsbergen, 2003) ist ein Instrument zur Abbildung eines landwirtschaftlichen Betriebes als Gesamtsystem und zur Bewertung der ökologischen und ökonomischen Nachhaltigkeit der landwirtschaftlichen Produktion in Bezug auf die Schutzgüter Boden, Wasser und Luft. Im Mittelpunkt der Software REPRO steht die detaillierte Abbildung betrieblicher Stoff- und Energieflüsse auf verschiedenen Ebenen.
Im Rahmen der Entwicklungsarbeiten am Prognoseinstrument ReArMo (gekoppeltes Modell REPRO-ArcEGMO-MODFLOW-MT3D) wird derzeit diese Schnittstelle realisiert, die die Erfassung der realen Bewirtschaftung auf Teilschlagebene erlaubt (Pfützner et al., 2011).
[1] organische Phosphordüngung z.Z. (2012) noch nicht untersetzt