Kompetenzzentrum für digitale Lösungen im nachhaltigen Pflanzenschutz

Wir entwickeln digitale Entscheidungshilfesysteme (EHS), die Landwirten helfen, Pflanzenschutz gezielt und umweltbewusst einzusetzen.

Unsere Projekte entstehen in Kooperation mit Bundes- und Landesbehörden, Universitäten, dem Julius Kühn-Institut, dem DWD und anderen Partnern.

Unser Ziel: Landwirtschaft effizienter und ökologischer gestalten – in konventionellen wie auch in biologischen Anbauverfahren.

60+

Prognosemodelle

17

Mitarbeitende

52+

Projekte

Leistungen der ZEPP

Unsere Aufgabe ist es, wetterbasierte Prognose- und Simulationsmodelle für bedeutende Schaderreger in Landwirtschaft und Gartenbau zu sammeln, zu evaluieren und praxisnah weiterzuentwickeln.

Getreide

Ob Braunrost, Halmbruch oder Septoria – unsere Prognosen unterstützen Sie gezielt zur richtigen Zeit am richtigen Ort.

Öl- und Proteinpflanzen

Unsere Modelle unterstützen Sie bei der Einschätzung von Infektionsrisiken und der Bestimmung des Bekämpfungszeitpunkts.

Hackfrüchte

Auch für den ökologischen Landbau bieten wir spezialisierte Modelle für den gezielten, ressourcenschonenden Pflanzenschutz.

Obst

Von Apfelschorf über Feuerbrand bis zur Kirschessigfliege mit SIMSCAB, CYDIASUM, SIMKEF & Co. erkennen Sie Risiken frühzeitig und handeln gezielt.

Gemüse

Mit wetterbasierten Prognosen und fundierten Empfehlungen ermöglichen wir eine effiziente, ressourcenschonende Planung im konventionellen und ökologischen Anbau.

Sonstige Schaderreger

Mit SIMPEROTA1 und SIMPEROTA3 bieten wir spezialisierte Modelle zur Bekämpfung von Blauschimmel vom Spritzstart bis zur angepassten Fungizidtaktik.

Aktuelle Projekte Der ZEPP

Tageskatuelle Prognosen:

Die Prognosemodelle stehen Ihnen tagesaktuell und regional angepasst bei ISIP zur Verfügung.

Nutzen Sie die Vorteile moderner Technologie für Ihren Erfolg in der Landwirtschaft.

transparent und kompetent von

Mit der ZEPP etwas BEWEGEN VERÄNDERN VERBINDEN

Wir bleiben am Puls der Zeit und entwickeln Lösungen für die Landwirtschaft von morgen.