Forecasting Tools and Risk Prediction Models for Decision Support in Fruit Production
Forecasting Tools and Risk Prediction Models for Decision Support in Fruit Production

| dc.contributor.advisor | Lüdeling, Eike | |
| dc.contributor.author | Schmitz, Christine Maria | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-12T12:01:28Z | |
| dc.date.available | 2026-01-12T12:01:28Z | |
| dc.date.issued | 12.01.2026 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.11811/13815 | |
| dc.description.abstract | Tree fruit production in Germany is confronted with various risks that affect quality and reduce yields, such as disease infestation or weather events. The occurrence of late spring frosts often leads to cell damage, resulting in yield reduction and reduced fruit quality, e.g. due to 'frost rings' on the peel. With ongoing climate change, fruit trees tend to bloom earlier, which goes along with an increase in spring frost frequency during the last years in some regions. In this thesis, I applied the decision analysis methodology to develop probabilistic models. Decision analysis allows for the inclusion of expert knowledge into the modelling procedure and accounts for uncertainty and variability of the model parameter values. Furthermore, I used Kriging Interpolation and process-based phenology modelling to produce countrywide maps of historic and future frost risk in apple production. 1. In chapter 2, I introduce ProbApple a model to make probabilistic forecasts of total apple yield and high-quality yield at four time points during the growing season (at full bloom, before fruit thinning, after June drop, and four weeks before harvest). Using a case study on 'Gala' apple in Rhineland, we showed the functionality and structure of the model and compared the high-quality yield in orchards with and without anti-hail netting. 2. In chapter 3, I analyze the frost frequency during and after apple bloom in the time periods 1993-2007 and 2007-2022 based on historic temperature and phenology data. We observed a trend toward earlier apple bloom and increasing frost frequency across nearly in the whole country. Frosts below 0°C occurred in all apple production regions, while only during a few frost events the temperatures fell below -2.2°C. 3. In chapter 4, I describe a decision support model to advise apricot producers on investments in frost protection. We compared yield effects and Net Present Value of candles, below-canopy irrigation, as well as mobile and stationary wind machines in relation to apricots production without frost protection. Despite an appreciable increase in yield, the additional income was not sufficient to cover the additional costs for frost protection. 4. In chapter 5, I present a comparison of eight frost protection measures (mobile or stationary wind machines, portable or tractor-mounted gas heaters, overhead or below-canopy irrigation, candles and pellet heaters) regarding their economic efficiency and yield effects in apple production using decision analysis. It turned out that overhead irrigation and stationary wind machines appear to be the most promising frost protection measures, but they do not necessarily increase farmers' revenues. 5. In chapter 6, I show maps for the future spring frost risk in German apple production from green tip stage until summer under four climate change scenarios for the years 2050 and 2085. The phenology forecast indicates that the current trend towards earlier apple blossom will continue in future. The effect of climate change of frost risks differs between regions and climate change scenarios. However, we showed that late spring frost will remain a challenge for apple production even at the end of the 21st century. Overall, the forecasting tools, risk prediction models, and their results in this thesis may be useful for fruit growers to make informed decisions in short- and long-term planning. They can be used by policymakers as a reliable source of information and serve scientists as a base for further development of probabilistic models in fruit production. | en |
| dc.description.abstract | Die Baumobsterzeugung in Deutschland, ist mit vielseitigen Risiken konfrontiert, welche die Qualität beeinträchtigen und die Erträge mindern, z. B. Krankheitsbefall oder Wetterereignisse. Das Auftreten von Spätfrösten im Frühjahr führt häufig zu Zellschäden und damit zu Ertragsminderungen und reduzierter Fruchtqualität, z. B. durch "Frostringe" auf der Schale. Mit dem fortschreitenden Klimawandel blühen Obstbäume tendenziell früher, was in einigen Regionen mit einer Zunahme der Spätfrosthäufigkeit in den letzten Jahren einherging. In dieser Arbeit habe ich die Methodik der Entscheidungsanalyse angewandt, um probabilistische Modelle zu entwickeln. Die Entscheidungsanalyse ermöglicht es, Expertenwissen in das Modell einzubeziehen und die Unsicherheit und Variabilität der Modellparameterwerte zu berücksichtigen. Darüber hinaus habe ich Kriging-Interpolation und prozessbasierte phänologische Modellierung verwendet, um landesweite Karten des Frostrisikos im Apfelanbau zu erstellen. 1. In Kapitel 2 stelle ich ProbApple vor, ein Modell zur probabilistischen Vorhersage des Gesamtertrags und des Qualitätsertrags von Äpfeln zu vier Zeitpunkten während der Vegetationsperiode (zur Vollblüte, vor dem Ausdünnen der Früchte, nach dem Junifall und vier Wochen vor der Ernte). Anhand einer Fallstudie über den Apfel 'Gala' im Rheinland zeigen wir die Funktionsweise und Struktur des Modells und vergleichen den Qualitätsertrag in Obstanlagen mit und ohne Hagelschutznetz. 2. In Kapitel 3 analysiere ich die Frosthäufigkeit während und nach der Apfelblüte in den Zeiträumen 1993-2007 und 2008-2022 anhand von historischen Temperatur- und Phänologiedaten. Wir konnten wir einen Trend zu einer früheren Apfelblüte und einer zunehmenden Frosthäufigkeit in fast ganz Deutschland feststellen. Fröste unter 0°C traten in allen Apfelanbauregionen auf, während die Temperaturen nur bei wenigen Frostereignissen unter 2,2 °C fielen. 3. In Kapitel 4 beschreibe ich ein Entscheidungsmodell zur Beratung von Aprikosenproduzenten hinsichtlich einer Investitionen in Frostschutz. Wir haben den Ertragseffekt und den Kapitalwert von Kerzen, Unterkronenbewässerung sowie mobilen und stationären Windmaschinen im Verhältnis zur Aprikosenproduktion ohne Frostschutz verglichen. Trotz einer deutlichen Ertragssteigerung reichten die zusätzlichen Erträge nicht aus, um die Mehrkosten für den Frostschutz zu decken. 4. In Kapitel 5 stelle ich einen Vergleich von acht Frostschutzmaßnahmen (mobile oder stationäre Windmaschinen, mobile oder traktormontierte Gasheizgeräten, Überkronen- oder Unterkronen-bewässerung, Kerzen und Pelletheizungen) hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit und Ertragseffekte im Apfelanbau mittels Entscheidungsanalyse vor. Es zeigte sich, dass Überkronenberegnung und stationäre Windmaschinen die vielversprechendsten Frostschutzmaßnahmen zu sein scheinen, aber nicht unbedingt die Einnahmen der Landwirte erhöhen. 5. In Kapitel 6 zeige ich Karten für das zukünftige Spätfrostrisiko in der deutschen Apfelproduktion vom Blattknospenaufbruch bis zum Sommer unter vier Klimawandelszenarien für die Jahre 2050 und 2085. Die Phänologieprognose zeigt, dass sich der derzeitige Trend zur früheren Apfelblüte auch in Zukunft fortsetzen wird. Die Auswirkungen des Klimawandels auf die Frostgefahr sind je nach Region und Klimawandelszenario unterschiedlich. Wir haben jedoch gezeigt, dass Spätfröste auch am Ende des 21. Jahrhunderts noch eine Herausforderung für die Apfelproduktion darstellen werden. Insgesamt können die Prognoseinstrumente, Risikovorhersagemodelle und ihre Ergebnisse in dieser Arbeit für Obstbauern nützlich sein, um fundierte Entscheidungen für die kurz- und langfristige Planung zu treffen. Sie können von politischen Entscheidungsträgern als zuverlässige Informationsquelle genutzt werden und Wissenschaftlern als Grundlage für die weitere Entwicklung probabilistischer Modelle im Obstbau dienen. | de |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights | In Copyright | |
| dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | |
| dc.subject | Entscheidungsanalyse | |
| dc.subject | Spätfröste | |
| dc.subject | partizipative Modellierung | |
| dc.subject | Malus domestica | |
| dc.subject | Phänologie | |
| dc.subject | Monte Carlo Simulation | |
| dc.subject | Apfel | |
| dc.subject | probabilistisches Modell | |
| dc.subject | räumliche Interpolation | |
| dc.subject | Obstbau | |
| dc.subject | Frostschutz | |
| dc.subject | Decision analysis | |
| dc.subject | spring frost | |
| dc.subject | participatory modeling | |
| dc.subject | Malus domestica | |
| dc.subject | phenology | |
| dc.subject | Monte Carlo simulation | |
| dc.subject | apple | |
| dc.subject | probabilistic model | |
| dc.subject | spatial interpolation | |
| dc.subject | fruit production | |
| dc.subject | frost protection | |
| dc.subject.ddc | 500 Naturwissenschaften | |
| dc.subject.ddc | 630 Landwirtschaft, Veterinärmedizin | |
| dc.title | Forecasting Tools and Risk Prediction Models for Decision Support in Fruit Production | |
| dc.type | Dissertation oder Habilitation | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.48565/bonndoc-754 | |
| dc.publisher.name | Universitäts- und Landesbibliothek Bonn | |
| dc.publisher.location | Bonn | |
| dc.rights.accessRights | openAccess | |
| dc.identifier.urn | https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5-87222 | |
| dc.relation.doi | https://doi.org/10.1016/j.agsy.2025.104298 | |
| dc.relation.doi | https://doi.org/10.1016/j.agsy.2024.104255 | |
| dc.relation.doi | https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2025.1425.30 | |
| ulbbn.pubtype | Erstveröffentlichung | |
| ulbbnediss.affiliation.name | Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn | |
| ulbbnediss.affiliation.location | Bonn | |
| ulbbnediss.thesis.level | Dissertation | |
| ulbbnediss.dissID | 8722 | |
| ulbbnediss.date.accepted | 07.11.2025 | |
| ulbbnediss.institute | Agrar-, Ernährungs- und Ingenieurwissenschaftliche Fakultät : Institut für Nutzpflanzenwissenschaften und Ressourcenschutz (INRES) | |
| ulbbnediss.fakultaet | Agrar-, Ernährungs- und Ingenieurwissenschaftliche Fakultät | |
| dc.contributor.coReferee | Döring, Thomas | |
| dcterms.hasSupplement | https://doi.org/10.5281/zenodo.15486909 | |
| dcterms.hasSupplement | https://doi.org/10.5281/zenodo.14202192 | |
| dcterms.hasSupplement | https://doi.org/10.5281/zenodo.11473204 | |
| dcterms.hasSupplement | https://doi.org/10.5281/zenodo.11470867 | |
| ulbbnediss.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-3162-0563 |
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