Verfahrensoptimierung der Gülleausbringung

Abstract

Es wird ein Modell vorgestellt, das basierend auf neuronalen Netzen die Ammoniakemission nach der Gülleausbringung berechnet. Mit Hilfe des Modells ist es möglich, die Gülleausbringung sowohl hinsichtlich der Termin- als auch der Verfahrensplanung zu optimieren. Die Ammoniakemission wird hierbei mit zwei Parametern beschrieben, die sich auf die Dynamik der Emission beziehen. Diese Variablen und somit die Ammoniakemission werden in ihrer Abhängigkeit von güllespezifischen Parametern, Ausbringungsparametern und externen Parametern analysiert and modelliert.