@phdthesis{Erler2020,
  author    = {Erler, Alexander},
  title     = {Entwicklung von online-Detektionsverfahren f{\"u}r landwirtschaftlich relevante Analyten},
  doi       = {10.25932/publishup-47340},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-473406},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {viii, 123},
  year      = {2020},
  abstract  = {Die Entwicklung nachhaltiger Bewirtschaftungs- und Produktionsmethoden ist eine der zentralen Fragestellungen der modernen Agrarwirtschaft. Die vorliegende Arbeit besch{\"a}ftigt sich mit zwei Forschungsthemen, die das Konzept Nachhaltigkeit beinhalten. In beiden F{\"a}llen werden analytische Grundlagen f{\"u}r die Entwicklung entsprechender landwirtschaftlicher Arbeitsmethoden gelegt. Das erste Thema ist an den sogenannten Pr{\"a}zisionsackerbau angelehnt. Bei diesem wird die Bearbeitung von Agrarfl{\"a}chen ortsabh{\"a}ngig ausgef{\"u}hrt. Das heißt, die Ausbringung von Saatgut, D{\"u}nger, Bew{\"a}sserung usw. richtet sich nach den Eigenschaften des jeweiligen Standortes und wird nicht pauschal gleichm{\"a}ßig {\"u}ber ein ganzes Feld verteilt. Voraussetzung hierf{\"u}r ist eine genaue Kenntnis der Bodeneigenschaften. In der vorliegenden Arbeit sollten diese Parameter mittels der analytischen Technik der Laser-induzierten Breakdown Spektroskopie (LIBS), die eine Form der Elementaranalyse darstellt, bestimmt werden. Bei den hier gesuchten Bodeneigenschaften handelte es sich um die Gehalte von N{\"a}hrstoffen sowie einige sekund{\"a}re Parameter wie den Humusanteil, den pH-Wert und den pflanzenverf{\"u}gbaren Anteil einzelner N{\"a}hrstoffe. Diese Eigenschaften wurden durch etablierte Referenzanalysen bestimmt. Darauf aufbauend wurden die Messergebnissen der LIBS-Untersuchungen durch verschiedene Methoden der sogenannten multivariaten Datenanalyse (MVA) ausgewertet. Daraus sollten Modelle zur Vorhersage der Bodenparameter in zuk{\"u}nftigen LIBS-Messungen erarbeitet werden. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigten, dass mit der Kombination von LIBS und MVA s{\"a}mtliche Bodenparameter erfolgreich vorhergesagt werden konnten. Dies beinhaltete sowohl die tats{\"a}chlich messbaren Elemente als auch die sekund{\"a}ren Eigenschaften, welche durch die MVA mit den Elementgehalten in Zusammenhang gebracht wurden. Das zweite Thema besch{\"a}ftigt sich mit der Vermeidung von Verlusten durch Sch{\"a}dlingsbefall bei der Getreidelagerung. Hier sollten mittels der Ionenmobilit{\"a}tsspektrometrie (IMS) Schimmelpilzkontaminationen detektiert werden. Dabei wurde nach den fl{\"u}chtigen Stoffwechselprodukten der Pilze gesucht. Die durch Referenzmessungen mit Massenspektrometern identifizierten Substanzen konnten durch IMS im Gasvolumen {\"u}ber den Proben, dem sogenannten Headspace, nachgewiesen werden. Dabei wurde nicht nur die Anwesenheit einer Kontamination festgestellt, sondern diese auch charakterisiert. Die freigesetzten Substanzen bildeten spezifische Muster, anhand derer die Pilze identifiziert werden konnten. Hier wurden sowohl verschiedene Gattungen als auch einzelne Arten unterschieden. Die Messungen fanden auf verschiedenen N{\"a}hrb{\"o}den statt um den Einfluss dieser auf die Stoffwechselprodukte zu beobachten. Auch die sekund{\"a}ren Stoffwechselprodukte der Schimmelpilze, die Mykotoxine, konnten durch IMS detektiert werden. Beide in dieser Arbeit vorgestellten Forschungsthemen konnten erfolgreich abgeschlossen werden. Sowohl LIBS als auch IMS erwiesen sich f{\"u}r den Nachweis der jeweiligen Analyten als geeignet, und der Einsatz moderner computergest{\"u}tzter Auswertemethoden erm{\"o}glichte die genaue Charakterisierung der gesuchten Parameter. Beide Techniken k{\"o}nnen in Form von mobilen Ger{\"a}ten verwendet werden und zeichnen sich durch eine schnelle und sichere Analyse aus. In Kombination mit entsprechenden Modellen der MVA sind damit alle Voraussetzungen f{\"u}r Vor-Ort-Untersuchungen und damit f{\"u}r den Einsatz in der Landwirtschaft erf{\"u}llt.},
  language  = {de}
}