Vurdering af muligheder for forebyggelse og alternativ bekæmpelse i væksthusproducerede planter (prydplanter og væksthusgrønsager)

Vurdering af muligheder for forebyggelse og alternativ bekæmpelse i væksthusproducerede planter (prydplanter og væksthusgrønsager)

3 Beslutningsstøttesystemer

Hovedkonklusioner

Udvikling og implementering af statiske eller, især, dynamiske beslutningsstøttesystemer til danske forhold vil bedre mulighederne for alternativ bekæmpelse af sygdomme og skadedyr. Der er endnu kun få eksempler på mere omfattende beslutningsstøttesystemer, og solid dokumentation for påståede besparelser i pesticidforbrug mangler. Dansk forskning bidrager til udvikling af dynamisk beslutningsstøtte vedr. plantebeskyttelse til indarbejdelse i INTELLIGROW.
Udvikling af beslutningsstøttesystemer er tidskrævende. Relativt simple statiske systemer kan udvikles indenfor en periode på relativt få år. Mere komplekse statiske systemer, samt dynamiske beslutningsstøttesystemer som er anvendelige i en række kulturer, kræver derimod en større indsats. Der mangler endnu i høj grad essentiel viden og erfaring på en række områder.

Indledning

Såvel planter, som skadevoldere og nytteorganismer påvirkes i forskellig grad og retning af de ofte komplekse klimatiske og dyrkningsmæssige forhold i gartnerierne (Brødsgaard, 1994; Enkegaard, 1993a, 1993b, 1994; Ydergaard, 1997; Svendsen et al., 1999). Dette gælder i særlig grad bladsvampe med tilhørende antagonister, hvor sporedannelse, spiring og infektion er afgørende influeret af luftfugtigheden (se afsnit 4.2.1, prognose/varsling for bladsygdomme). Kombinationsmulighederne for vækstforholdenes selektive indflydelse på selve kulturen og på de forskellige organismers biologi og på de talrige samspil mellem organismerne antager hurtigt omfattende dimensioner og bliver meget vanskelige for gartneren at overskue og analysere med henblik på en optimeret styring af klimaet. Kun ved udvikling og anvendelse af dynamiske beslutningsstøttesystemer i form af plantebeskyttelses- og klimastyringsmodeller, der beskriver og integrerer alle disse aspekter til en helhed, vil dette blive en reel mulighed.
Ved en integration af plantebeskyttelsesmodeller med dynamiske klimastyringsmodeller vil det være muligt at styre klimaet til forebyggelse af angreb af plantesygdomme og til optimering af forholdene for udsatte nytteorganismer, hvilket vil bedre mulighederne for biologisk bekæmpelse af såvel sygdomme som skadedyr. Herved kan pesticidforbruget reduceres. Det er muligt, at udvikle og implementere beslutningsstøttesystemer uden komponenterne vedrørende klimastyret sygdomsforebyggelse og optimering af biologisk bekæmpelse. Disse systemer – der er at betragte som forstadiet til dynamiske systemer – kan f.eks. bestå af identifikationsnøgler for sygdomme og skadedyr; liste over godkendte pesticider og disses egenskaber, herunder effekt på nyttedyr; liste over kommercielt tilgængelige nytteorganismer; anbefalinger vedr. bekæmpelse etc. med mulighed for gartneren for ved et givent skadevolderangreb at få forslag til monitering og bekæmpelses-muligheder, herunder kulturelle foranstaltninger, biologisk eller kemisk bekæmpelse. Disse systemer vil i det følgende betegnes som ”statiske”.

Plantebeskyttelsesmodeller

Internationalt er der blevet arbejdet med modellering af delkomponenter af det komplekse væksthusunivers (f.eks. Nachman, 1987a, 1987b; Jarosik, 1989; Jordan et al., 1989; Saito et al., 1996) og med udvikling af simple prototyper for plantebeskyttelse (Clarke et al., 1994) eller integreret planteproduktion (van der Maas, 1992). Omfattende modeller og beslutningsstøttesystemer er der imidlertid endnu kun få eksempler på:

The Harrow Greenhouse Manager (http://sci.agr.ca/harrow/hgcm/ hgcm.htm) er udviklet i Canada for integreret produktion af tomat og agurk. Systemet er testet hos gartnere og er kommercielt tilgængeligt. Der er dog ingen informationer om systemets udbredelse. Der er tale om et beslutnings-støttesystem med databaser over sygdomme og skadedyr, deres udseende, biologi, skadesymptomer og forskellige bekæmpelsesmetoder. Derudover omfatter systemet andre faciliteter, der ikke direkte angår plantebeskyttelse (Clarke et al., 1999). The Harrow Greenhouse Manager har faciliteter, der kan beregne information af vigtighed for prognose/varsling af sygdomme (se afsnit 4.2.1), men systemet kan endnu ikke anvendes til selve prognose/vars-lingen, ligesom systemet ikke kan hjælpe med beslutninger om afvejning af klimastyringsstrategier. Systemet er således endnu ”statisk”. Det hævdes, at man med The Harrow Greenhouse Manager kan reducere pesticidforbruget med op til 80-90% ved anbefalinger vedrørende monitering, kulturelle foran-staltninger og biologisk bekæmpelse (http://sci.agr.ca/harrow/hgcm/hgcm.htm).

CROP-IT (http://www.koppert.nl/english/cropit.htm) er et system udviklet i Holland til håndtering af integreret plantebeskyttelse. Med systemet kan gartneren indtaste aktuelle oplysninger om – og dermed skabe overblik over – antallet af skadevoldere, deres udvikling og udviklingen af nytteorga-nismer. Med systemet kan der skabes billeder, der angiver lokaliseringen af ”hot-spots”, dvs. områder med høj tæthed af skadevoldere, i afgrøden. Systemet anvendes i praksis og er under stadig udvikling. CROP-IT er statisk, da det ikke har faciliteter til prognose/varsling eller til beslutninger om afvejning af klimastyringsstrategier.

GREENMAN er et system udviklet i Israel til anvendelse i væksthus-kulturer. Systemet integrerer biologisk og kemisk bekæmpelse af en række patogener under hensyntagen til bl.a. vejrforhold, afgrødetype, væksthusets indretning og udstyr. Med en plantebeskyttelse udført efter systemets retningslinier har man været i stand til at opnå en 60% reduktion i anvendelsen af fungicider (Elad & Shtienberg, 1997; 2000). GREENMAN er, så vidt vides, det eneste dynamiske system, der indarbejder klimastyring i forbindelse med beslutninger vedr. sygdomsbekæmpelse. Systemet er dog tilsyneladende endnu på teststadiet og ikke i praktisk anvendelse.

I Danmark er et dynamiske klimastyringssystem, INTELLIGROW, under udvikling i et samarbejdsprojekt mellem Den kgl. Veterinær og Landbohøj-skole, Danmarks JordbrugsForskning-Årslev og DEG med henblik på implementering i praksis til optimering af plantevækst og reduktion af energiforbruget (Aaslyng et al., 1999). INTELLIGROW baserer sig på en dynamisk klimastyring, hvor klimaet i væksthuset indstilles efter planternes muligheder for fotosyntese. Ved produktion under INTELLIGROW-klima er det muligt at spare op til 40% i energiforbrug (Jesper Aaslyng, KVL, pers. komm., se også afsnit 4.3.2 under ’dynamisk klimastyring’ og litteratur heri). I forskningsprogrammet ”Ressourceminimering i prydplanteproduktionen i væksthuse og på friland. Reduktion i pesticidanvendelsen” arbejdes med udvikling af plantebeskyttelsesmodeller til indarbejdelse i INTELLIGROW ved Danmarks JordbrugsForskning-Flakkebjerg (Brogaard, 2000; Enkegaard, 2000). Det danske arbejde med INTELLIGROW og plantebeskyttelses-modeller skal lede til operationelle dynamiske beslutningsstøttesystemer til integreret planteproduktion i væksthusesystemer, som ved at kombinere modeller for plantebeskyttelse, fotosyntese og planteudvikling, samt holdbarhed vil hjælpe gartnerne i den vanskelige afbalancering ved optimering af eller valg mellem plantevækst og plantebeskyttelse.

Vurdering af anvendelse af beslutningsstøttesystemer i væksthuskulturer

Biologisk effekt på skadevoldere

Statiske og dynamiske beslutningssystemer kan hjælpe gartneren i valget af det mest optimale bekæmpelsesmiddel.
Dynamiske beslutningsstøttesystemer skal udformes således, at klimaet – når hensynet til planternes vækst ikke vejer tungest – styres med henblik på at forebygge sporulering og sporespiring af plantepatogener; med henblik på at hæmme udviklingen af skadedyr og/eller med henblik på at fremme udviklingen af nytteorganismer. Beslutningsstøttesystemer skal hjælpe gartneren til at træffe det mest optimale valg i anvendelse af bekæmpelsesmidler og bekæmpelsesmetoder.

Biologisk effekt på nytteorganismer

Statiske og dynamiske beslutningssystemer kan hjælpe gartneren til at vælge de mest skånsomme pesticider, hvilket giver mulighed for at reducere negative virkninger på de nytteorganismer, der måtte befinde sig i kulturen.
Dynamiske beslutningsstøttesystemer skal udformes således, at klimaet – når hensynet til planternes vækst ikke vejer tungest – styres med henblik på at optimere forholdene for nyttedyr, mikrobiologiske bekæmpelsesmidler mod skadedyr og antagonister mod sygdomme. Der kan opstå situationer, hvor ønsket om f.eks. at forebygge et sygdomsangreb fører til et klima, der er suboptimalt for f.eks. et udsat nyttedyr. I disse situationer skal der foretages en afvejning af, hvilke forhold, der skal være bestemmende. Denne afvejning foretages enten automatisk af systemet, eller det foretages af gartneren.
Beslutningsstøttesystemer skal hjælpe gartneren til at træffe det mest optimale valg i anvendelse af bekæmpelsesmidler og metoder, dvs. hermed også til at vælge et middel eller en metode, der er forenelig med de nytteorganismer, der måtte befinde sig i kulturen.

Biologisk effekt på planten

Statiske og dynamiske beslutningssystemer kan hjælpe gartneren til at vælge pesticider uden fytotoxiske virkninger på kulturen.
I dynamiske beslutningsstøttesystemer skal plantebeskyttelsesmodeller kobles med klimastyringsmodeller for optimering af planternes vækst. Tilsammen skal systemet søge at optimere såvel plantevækst som plantebeskyttelse. Der kan opstå situationer, hvor ønsket om at optimere plantevæksten fører til et klima, der er suboptimalt for f.eks. et udsat nyttedyr. I disse situationer skal der foretages en afvejning af, hvilke forhold, der skal være bestemmende. Denne afvejning foretages enten automatisk af systemet eller det foretages af gartneren.

Effekt på timing og udviklingshastighed f.eks. forsinket høsttid, uens plantestørrelse el.lign.

Statiske beslutningssystemer vil ikke influere på dette.
I dynamiske beslutningsstøttesystemer skal plantebeskyttelsesmodeller kobles med klimastyringsmodeller for optimering af planternes vækst. Systemerne skal udformes således, at der ikke opstår uacceptable indvirkninger på f.eks. timingen i planternes udvikling og i planternes ensartethed.

Energimæssig effekt: Direkte forbrug

Ved produktion af planter under et dynamisk klima kan der opnås store besparelser i energiforbrug – op til 40 % (Jesper Aaslyng, KVL, pers. komm.). Der skal ikke i denne udredning kommes nærmere ind på disse energibesparende aspekter ved beslutningsstøttesystemer, idet vurderingen af metodens effekter alene fokuserer på det plantebeskyttelsesmæssige element i beslutningsstøttesystemer.

Anvendelsen af klimastyret forebyggelse af sygdomsangreb og af biologisk bekæmpelse vil forøges ved implementering af dynamiske beslutningsstøtte, hvilket vil reducere energiforbruget forbundet med udbringning af pesticider. Dette kan også være tilfældet ved anvendelse af statiske systemer (http://sci.agr.ca/ harrow/ hgcm/hgcm.htm). Reduktionens størrelse vil afhænge af sprøjtetype (Tabel 12) og af frekvensen af sprøjtninger. Øget anvendelse af biologisk bekæmpelse vil ikke føre til øget energiforbrug, idet de fleste biologiske bekæmpelsesmidler udbringes ved håndkraft.

Tabel 12.
Skønnet energiforbrug ved én sprøjtning af en ha væksthuskultur (Erik Kirknel, Danmarks JordbrugsForskning, pers. komm.)

Klik på billedet for at se html-versionen af: ‘‘Tabel 12 - Skønnet energiforbrug ved én sprøjtning af en ha væksthuskultur (Erik Kirknel, Danmarks JordbrugsForskning, pers. komm.)‘‘

Energimæssig effekt: Indirekte forbrug

Implementering af dynamisk beslutningsstøtte vil føre til en stigning i anvendelsen klimastyret sygdomsforebyggelse og af biologisk skadedyrsbekæmpelse med deraf følgende reduktion i anvendelsen af pesticider. Dette kan også være tilfældet ved anvendelse af statiske systemer (http://sci.agr.ca/harrow/hgcm/hgcm.htm). Dette vil betyde, at der skal anvendes mindre energi til fremstilling af pesticider og – under forudsætning af at sygdomsbekæmpelse og vækstregulering kan ske med ikke-kemiske metoder – også mindre energi til fremstilling af sprøjteudstyr, værnemidler etc. Dette skal opvejes med det energiforbrug, der medgår til produktion af nytteorganismer.

Energimæssig effekt: Besparelser/merforbrug

Ved implementering af dynamisk beslutningsstøtte og en deraf følgende stigning i anvendelsen af klimastyret sygdomsforebyggelse og af biologisk bekæmpelse opnås besparelser i det direkte energiforbrug. Ligeledes vil der sandsynligvis være tale om en besparelse i indirekte forbrug. Det samme kan gøre sig gældende ved statiske systemer (http://sci.agr.ca/harrow/hgcm/hgcm.htm).

Arbejdsmæssig effekt: Merarbejde, manuelt

Ved implementering af statisk eller dynamisk beslutningsstøtte og en deraf følgende stigning i anvendelsen af biologisk bekæmpelse, kulturelle foranstalt-ninger og/eller klimastyret sygdomsforebyggelse får gartneren mere manuelt arbejde, idet de fleste biologiske bekæmpelsesmidler udbringes i kulturen ved håndkraft. Endvidere forudsætter en effektiv biologisk bekæmpelse, at gartneren i langt større omfang end i regi af pesticidanvendelse jævnligt moniterer sin kultur for at holde øje med udviklingen af såvel skadedyr- som nyttedyrbestandene (Brødsgaard, 1989a, 1989b, 1990, 1993a, 1993b). Endelig kan en effektiv biologisk bekæmpelse kræve, at der overfor ét skadedyr skal iværksættes flere foranstaltninger end, hvis man alene anvendte kemisk bekæmpelse (Sanchez et al., 1997; Bunger et al., 1999; van Looy, 1999). En øget anvendelse af biologisk skadedyrsbekæmpelse vil derfor give mere manuelt arbejde end i en situation med kemisk bekæmpelse (Tabel 13). Omfanget af merarbejde er svært at vurdere, da det vil afhænge af arterne og antallet af skadedyrarter og af arterne og antallet af nytteorganismer, der skal anvendes i kulturen.

Arbejdsmæssig effekt: Mindre arbejde, manuelt

Det manuelle arbejde i forbindelse med udbringning af pesticider mindskes, når statiske eller dynamiske beslutningssystemer anvendes. Mindskningen i arbejdsforbrug vil afhænge af sprøjtetype (Tabel 13) og af frekvensen af sprøjtninger.

Tabel 13.
Skønnet arbejdsforbrug ved én sprøjtning af en ha væksthuskultur (Erik Kirknel, Danmarks JordbrugsForskning, pers. komm.)

Klik på billedet for at se html-versionen af: ‘‘Tabel 13 - Skønnet arbejdsforbrug ved én sprøjtning af en ha væksthuskultur (Erik Kirknel, Danmarks JordbrugsForskning, pers. komm.)‘‘

Arbejdsmæssig effekt: Komplikationer

Den øgede monitering, der er en forudsætning for en effektiv biologisk bekæmpelse, kræver at personalet uddannes til at opdage angreb af skadevoldere og følge udviklingen af bekæmpelsen (van Lenteren, 1980; Martin & Wearing, 1990).

Økonomisk effekt: Meromkostninger

Implementering af statisk eller dynamisk beslutningsstøtte vil medføre en stigning i anvendelsen biologisk skadedyrsbekæmpelse. For visse kulturer er det sandsynligt, at de direkte omkostninger til nytteorganismer bliver større end udgiften til kemisk bekæmpelse (fx van Driesche et al., 1999), mens det modsatte vil gøre sig gældende i andre kulturer (fx Pruszynski, 1990). Det er imidlertid ikke muligt, at konkretisere dette nærmere, idet udgiften til biologisk bekæmpelse vil afhænge af de aktuelle skadevoldende arter, og deres antal; af de aktuelle nytteorganismer, og deres antal; og af den anvendte udsætnings-strategi. I grønsager har man ofte mulighed for at anvende inoculative udsætninger, dvs. nyttedyrene udsættes relativt få gange ved kulturstart og etablerer herefter en balance med skadedyrene, der holdes under skade-tærsklen. I prydplanter må man oftest for at undgå skader anvende inundative udsætninger, hvor nyttedyr udsættes løbende med 1-2 ugers mellemrum (fx Brødsgaard, 1995; Koppert Online http://www.koppert.nl, GARTA on-line http://www.garta.dk/biologisk-forside.htm).
På udgiftssiden hører ligeledes øgede udgifter til merarbejde.

Mindreomkostninger

Implementering af statiske eller dynamiske beslutningssystemer vil medføre mindre omkostninger til pesticider og – under forudsætning af at sygdoms-bekæmpelse og vækstregulering kan ske med ikke-kemiske metoder – til værnemidler, sprøjteudstyr, etc. Dertil kommer mindre udgifter til energi.

Cost /benefit

Nedenstående betragtninger vedr. cost-benefit bør suppleres af økonomers vurderinger.
Jvnf. ovenstående vil indførelse af statisk eller dynamisk beslutningsstøtte medføre en stigning i anvendelsen af biologisk bekæmpelse. For visse kulturer vil dette fordyre bekæmpelsen, mens det modsatte vil gøre sig gældende i andre kulturer. Imidlertid bør man ikke kun betragte de direkte udgifter forbundet med en given bekæmpelsesmetode, men også inddrage andre aspekter, som det kan være vanskeligt – eller umuligt – at værdisætte. Et væsentligt element, der bidrager til ”benefit-siden”, er det forbedrede arbejdsmiljø – og dermed den forøgede tryghed hos de ansatte – der følger med en reduceret anvendelse af pesticider (fx Gray & Kelce, 1995; Miljøstyrelsen, 1995; Buus, 1997; Nilsson, 1998). Et andet vigtigt element på ”benefit-siden” er, at man ved anvendelse af biologisk bekæmpelse undgår pesticidernes svøbe med hastig udvikling af resistens – et fænomen, der hurtigt kan lede til, at et tidligere virksomt pesticid mister sin virkning, hvorefter gartneren kan risikere at stå uden kemiske behandlingsmuligheder (Brødsgaard & Enkegaard, 1999). Mens resistensen er under opbygning, må gartneren anvende pesticidet hyppigere og hyppigere – hvilket naturligvis fordyrer bekæmpelsen. Endelig tæller det med til ”benefit-siden”, at gartneren ved en øget anvendelse af biologisk bekæmpelse undgår problemer med fytotoxicitet (fx Laska, 1980; Helyer et al., 1983), samt har mulighed for merpriser for sine produkter – dette gælder pt. kun for grønsager, men vil med stor sandsynlighed i den nærmeste fremtid også komme til at gælde for prydplanter.

Gennemførlighed

For betragtninger, der vedrører gennemførlighed af hhv. klimastyret sygdoms-forebyggelse og biologisk bekæmpelse af skadedyr og sygdomme henvises til de afsnit, der direkte handler om disse forhold. Her anføres udelukkende betragtninger der vedrører selve beslutningsstøtten.

Realisme/relevans

Som det fremgår af baggrundsafsnittet er det af stor relevans, at der udvikles statiske og dynamiske beslutningsstøttesystemer til væksthuskulturer. Disse systemer skal hjælpe gartneren med beslutninger om valg og anvendelse af bekæmpelsesmiddel og om klimastyringsstrategier med henblik på en optimeret plantevækst og en optimeret plantebeskyttelse – eller en afvejning af disse to hensyn i situationer, hvor man kun vil kunne optimere det ene af disse forhold. Systemerne kan endvidere udbygges til at hjælpe gartneren med at holde rede på de øvrige af gartneriets arbejdsfunktioner, såsom produktions-tilrettelæggelse, materialeindkøb, personaleforhold, osv.

Ligeledes er det realistisk, at der kan udvikles operationelle beslutningsstøtte-systemer med plantebeskyttelseselementer til brug i danske væksthuse. Dette illustreres af, at statiske og dynamiske systemer er udviklet/under udvikling i andre lande; at det konkrete arbejde med at udvikle plantebeskyttelsesmodeller allerede er sat i værk i Danmark; og at disse modeller fra starten arbejdes ind i det eksisterende dynamiske klimastyringsprogram, INTELLIGROW.

Implementeringshastigheden (se også under tidshorisont) vil dog afhænge af en række forhold – se under barrierer nedenfor.

Barrierer

Forskningen, udvikling og rådgivning. Omfanget af den danske og uden-landske indsats er afgørende for, hvor hurtigt udbredelsen af statisk og dynamisk beslutningsstøtte vil ske. Der mangler i essentiel viden og erfaring på en række områder, og der er derfor behov for forskning, udvikling og rådgivning med henblik på
- at gennemføre det omfattende modelleringsarbejde, der er nødvendigt for at beskrive de komplekse arts- og samspilsrige – og samtidig dyrkningsmæssigt komplicerede – afgrødesystemer og fremskaffe information, hvor der måtte være huller i den eksisterende viden
- at udvikle beslutningsstøttesystemer til de mange forskellige væksthus-kulturer, der dyrkes i Danmark. Der mangler viden til at opnå denne kulturspecificitet, herunder viden om
  - klimaets indflydelse på de forskellige plantearters vækst
  - klimaets indflydelse på de aktuelle skadedyr, nyttedyr, antagonister og mikrobiologisk bekæmpelsesmidler, på samspil mellem organismerne og på udfaldet af biologisk bekæmpelse, samt de forskellige plantearters indflydelse herpå

Beslutningsstøttesystemer skal kunne leveres til en pris, der er acceptabel for gartnerne.

Tidshorisont

Det tager tid at udvikle beslutningsstøttesystemer. Relativt simple statiske systemer kræver mindre udviklingsarbejde og vil kunne udvikles indenfor en periode på relativt få år. Mere komplekse statiske systemer, samt dynamiske beslutningsstøttesystemer, der omfatter såvel plantevækst som plantebeskyt-telse – og som er anvendelige i en række kulturer – kræver derimod en større – og dermed mere langvarig indsats.

Litteratur til kap 3

Aaslyng, J.M., Ehler, N., Karlsen, P. and Rosenqvist, E., 1999. IntelliGrow: A component based climate control system for decreasing the greenhouse energy consumption. Acta Horticulturae. 507:35-41.

Brogaard, M., 2000. Fra klimastyring til beslutningsstøtte. Gartner Tidende 46, 14-15.

Brødsgaard, H.F., 1989a. [Monitoring of thrips in glasshouses by means of blue sticky traps.] (Danish, English summary). 6th Danish Plant Protection Conference / Pests and Diseases: p.69-76.

Brødsgaard, H.F., 1989b. Coloured sticky traps for Frankliniella occidentalis (Pergande) (Thysanoptera: Thripidae) in glasshouses. Journal of Applied Entomology 107 (2): p. 136-140.

Brødsgaard, H.F., 1990. The effect of anisaldehyde as a scent attractant for Frankliniella occidentalis (Thysanoptera: Thripidae) and the response mechanism involved. IOBC/WPRS Bulletin 13 (5): p. 36-38.

Brødsgaard, H.F., 1993a. Monitoring thrips in glasshouse pot plant crops by means of blue sticky traps. IOBC/WPRS Bulletin 16 (8): 29-32.

Brødsgaard, H.F., 1993b. Coloured sticky traps for thrips (Thysanoptera: Thripidae) monitoring on glasshouse cucumbers. IOBC/WPRS Bulletin 16 (2): 19-22.

Brødsgaard, H.F., 1994. Effect of photoperiod on the bionomics of Frankliniella occidentalis (Pergande) (Thysanoptera, Thripidae). Journal of Applied Entomology 117, 498-507.

Bunger, I., Liebig, H.P. & Zebitz, C.P.W., 1999. Infestation of greenhouse cucumber caused by several species of aphids and their biological control. Gesunde Pflanzen, 51, 75-80;

Clarke, N.D., Shipp, J.L, Jarvis, W.R., Papadopoulos, A.P. & Jewett, T.J., 1994. Integrated management of greenhouse crops – a conceptual and practical model. HortScience 29, 846-849.

Clarke, N.D., Shipp, J.L., Papadopoulos, A.P., Jarvis, W.R., Khosla, S., Jewett, T.J. & Ferguson, G., 1999. Development of the harrow greenhouse manager: a decision-support system for greenhouse cucumber and tomato. Computers and Electronics in Agriculture, 24: 3, 195-204.

Elad, Y. & Shtienberg, D., 1997. Integrated management of foliar diseases in greenhouse vegetables according to principles of a decision support system - Greenman.. IOBC/WPRS Bulletin, 20(4), 71-76; Elad, Y. & Shtienberg, D., 2000. Management of humidity-promoted diseases in non heated greenhouses by means of fenhexamide, Trichoderma harzianum T39 and integrated control according to GREENMAN. Pflanzzenschutz Nachrichen Bayer.

Enkegaard, A., 1993a. Encarsia formosa parasitizing the Poinsettia-strain of the cotton whitefly, Bemisia tabaci on Poinsettia: Bionomics in relation to temperature. Entomologia Experimentalis et Applicata, 69, 251-261. Enkegaard, A., 1993b. The Poinsettia-strain of the cotton whitefly, Bemisia tabaci (Gennadius) (Homoptera: Aleyrodidae): Biological and demographic parameters on Poinsettia (Euphorbia pulcherrima) in relation to temperature. Bulletin of Entomol. Research. 83, 535-546.

Enkegaard, A., 1994. Temperature dependent functional response of Encarsia formosa parasitizing the Poinsettia-strain of the cotton whitefly, Bemisia tabaci on Poinsettia. Entomologia Experimentalis et Applicata, 73, 19-29.

Jarosik, V. 1989. The application of loop analysis for biological control of glasshouse crops. Acta Entomologica Bohemoslovca 86, 86-95.

Jordan, P.M.H., Yano, E., van Lenteren, J.C. Rabbinge, R., van Vianen, A. & Dorsman, R, 1989. The parasite-host relationship between Encarsia formosa and Trialeurodes vaporariorum. XXXII. Simulation studies of the population growth of greenhouse whitefly on egg plant, cucumber, sweet pepper and gerbera. Agricultural University Wageningen Papers, No.89-2, 75-99.

Martin, N.A. & Wearing, C.H., 1990. Natural enemies for inundative and seasonal inoculative release: policy issues. Proceedings of the Forty Third New Zealand Weed and Pest Control Conference. 1990, 209-211;

Nachman, G., 1987a. System analysis of acarine predator-prey interactions. A stochastic simulation model of spatial processes. J. Anim. Ecol. 56, 247-265.

Nachman, G., 1987b. System analysis of acarine predator-prey interactions. The role of spatial processes in system stability. J. Anim. Ecol. 56, 267-281.

Saito, Y, Urano, S., Nakao, H., Amimoto, K. & Mori, H. 1996. A simulation model for predicting the efficiency of biological control of spider mites by phytoseiid predators. 2. Validity tests and data necessary for practical usage. Japanese Journal of Appl. Entomol. and Zool. 40, 113-120.

Sanchez, J.A., Garcia, F., Lacasa, A., Gutierrez, L., Oncina, M., Contreras, J., Gomez, Y.J., Albajes, R. (ed.) & Carnero, A., 1997. Response of the anthocorids Orius laevigatus and Orius albidipennis and the phytoseiid Amblyseius cucumeris for the control of Frankliniella occidentalis in commercial crops of sweet peppers in plastic houses in Murcia, Spain. IOBC/WPRS Bull., 20(4), 177-185;

Svendsen, M.S., Enkegaard, A. & Brødsgaard, H.F., 1999. Influence of humidity on the functional response of larvae of the gall midge (Feltiella acarisuga) feeding on spider mite eggs. IOBC/WPRS Bulletin 22 (1), 243-246.

van der Maas, A.A., 1992. Development of a decision support system for crop protection in glasshouse horticulture in 4^th International Congress for Computer Technology in Agriculture. Proc. of a conference entitled ”Farm Computer Technology in Search of Users?”, held in Paris-Versailles, France, 1-3 June 1992, 94-98.

van Lenteren, J.C., Ramakers, P.M.J. & Woets, J., 1980. World situation of biological control in greenhouses, with special attention to factors limiting application. Faculteit van de Landbouwwetenschappen Gent: XXXII International Symposium on Crop Protection.: XXXII International Sym Mededelingen van de Faculteit Landbouwwetenschappen Rijksuniversiteit Gent, 45: 537-544;

van Looy, L., Sneijers, B. & Stepman, W., 1999. Plant protection in greenhouses. ‘Pest in first‘: new prospects for biological control in tomatoes. Proeftuinnieuws, 9, 32-33

Ydergaard, S., Enkegaard, A. & Brødsgaard, H.F., 1997. The predatory mite Hypoaspis miles: Temperature dependent life table characteristics with sciarid larvae, Bradysia paupera and Bradysia tritici as prey. Ent. exp. Appl. 85, 177-187.