Optimaal bedrijfsmanagement met bodem-, mest-, water-, gewas- en voedersanalyses voor hogere opbrengst en duurzame winst.
Data over bodem, gewas en voer voor betere sourcing, traceerbaarheid en duurzame beslissingen in de keten.
Data over bodemgezondheid, nutriënten en gewasprestaties voor gerichte toepassingen en slimmere productontwikkeling.
Inzicht in bodemkwaliteit en nutriëntenbalans voor gezond en optimaal beheer van gras en groen.
Betrouwbare analyses, duidelijke data en praktisch advies om opbrengst, duurzaamheid en bedrijfsresultaat te verbeteren..
Ondersteuning met datagedreven oplossingen die veredeling, productie en kwaliteitsborging verbeteren.
Gevalideerde data over bodem, gewas en nutriënten voor financiering en duurzaamheidsplatforms met traceerbare data.
Inzicht in bodem- en ruwvoerkwaliteit voor optimaal weidebeheer en een gezond leefklimaat.
Nauwkeurige analyses en heldere inzichten om productie te optimaliseren, duurzaamheid te verbeteren en advies te versterken.
Datagedreven inzicht in bodem, gewas en nutriënten voor het ontwikkelen van slimmere en nauwkeurigere machines.
Betrouwbare data voor beleid, duurzaam landgebruik en infrastructuurplanning en onderzoek.
Weergeven in een andere taal
Een W‑patroon is de standaard bemonsteringsmethode van Eurofins Agro voor het verkrijgen van een representatief grondmonster van een perceel.
Bij deze methode loopt de monsternemer in een duidelijke W‑vorm over het perceel en neemt daarbij minimaal 40 grondsteken, tot 25 cm in akkerbouw of 10 cm in grasland. Alle steken worden samengevoegd tot één mengmonster dat gebruikt wordt voor de analyse.
Uit een simulatiestudie van A. Termorshuizen (2009) blijkt dat het W‑patroon:
Het W‑patroon dekt het perceel evenwichtig af, waardoor lokale uitschieters geen dominante invloed krijgen in het mengmonster.
Onderzoek van Van Erp & Krekels (1989) toont aan dat een hoger aantal steekpunten leidt tot een betere betrouwbaarheid van analyseresultaten.
Een groter aantal steekpunten verkleint de invloed van lokale variatie en levert een betrouwbaarder beeld van de nutriëntenvoorraad in de bodem.
Het resultaat is een representatieve meting van de nutriëntenverdeling van het hele perceel.
Een betrouwbare monstername is essentieel voor:
Een analyse is immers zo goed als het monster dat wordt aangeleverd.
Bekijk ook: Textuurklassen en andere bodemonderwerpen in de Wiki.