Institutionen för växtproduktionsekologi Ämneskommitté odlingsmaterial

Transkript

1 Institutionen för växtproduktionsekologi Ämneskommitté odlingsmaterial Inbjudan till möte i Fältforsks ämneskommitté odlingsmaterial (tidigare sorter och provning) Ämneskommittén är en mötesplats för alla intressenter inom området sorter, odlingsmaterial och provning. Kommittén har i uppdrag att arbeta med utveckling och forskningsformulering, samt information och resultatspridning inom området. Mötesdag: torsdag 4 oktober 2018 Tid: kl (fika serveras från 9:45 och 14.45, lunch ca kl 12:00) Plats: Scandic Frimurarhotellet, St. Larsgatan 14, Linköping (OBS ny plats) Kostnad: ingen lunch ingår DAGORDNING: 1. Välkommen, presentationer 2. Val av sekreterare 3. Godkännande av dagordningen 4. Förra mötets minnesanteckningar ( ) 5. Korta presentationer av aktuella projekt inom ämnesområdet a. SLF-projektet: Statistik för sortprovningen (Johannes Forkman) 6. Mötestema: Analysmetoder av frö och kärna av oljeväxter, stråsäd och trindsäd i sortprovningen a. NIT-analyser (Rikard Westbom, Cerealielab) i. Vilka analyser fungerar och inte. Säkerhet, utrustning och kalibrering. Nuläge och utvecklingsmöjligheter b. Referensmetoder (Rikard Westbom, Cerealielab) i. Protein- och råfettanalyser med referensmetoder, bakanalyser och falltalsanalyser c. Erfarenheter från analysutförare med NIT och referensmetoder, (Mohammad Bigee, Agrilab/Simon Sverkel, Perten,) d. Hur presenteras resultaten i. Avräkningen till lantbrukaren (Oscar Johansson, Forsbecks AB) ii. Resultaten från sortprovningen (Magnus Halling, SLU) e. Sammanfattande diskussion 7. Operativa sortgruppen a. Rapportering aktuella frågor och beslut (Anders Ericsson) b. Effekt av årets torka på bedömning av sortförsöken (Magnus Halling/Jannie Hagman.) 8. Försökshandboken uppdateringar (Anneli Lundkvist) 9. Övriga frågor (anmäl innan till Magnus) 10. Nästa möte i februari Avslutning Anmäl ditt deltagande på länken: senast tisdag 27 september. Obligatorisk anmälan! Avanmälan senast 27 september. Förmiddagskaffe finns framdukat från kl och eftermiddagskaffe från kl Lunchen är ca kl 12 och ingår. Speciella önskemål om kosten meddelas vid anmälan. Välkomna önskar Magnus och Anders 1

2 Institutionen för växtproduktionsekologi Sortprovningen Presentationer och tidigare protokoll hittas på länken: Sök på Odlingsmaterial. 2

3 Ämneskommittén Odlingsmaterial möte Linköping Magnus Halling Ordförande Odlingsmaterial Forskningsledare Växtproduktionsekologi, Sveriges lantbruksuniversitet (SLU)

4 Ämneskommitté Odlingsmaterial - organisation Odlingsmaterial Ämneskommitte Utförargrupp Operativ sortgrupp Projektgrupp

5 Ämneskommitté odlingsmaterial Mål: identifiera och formulera forskningsfrågor inom ämnesområdet presentera resultat inom området sorter, odlingsteknik och provning. Vision: mötesplats för alla intressenter inom området sorter, odlingsteknik och sortprovning Inkludera andra arter som oljeväxter, trindsäd, fiberväxter, sockerbetor och potatis Verkar för ökad kvalitet i fältförsöken Operativa verksamheter runt sortprovningen sker i operativa sortgruppen (kontinuerlig kontakt och telefonmöten) Vid behov arrangeras temadagar med andra ämneskommittéer som t.ex. odlingssystem och ogräs/växtskydd Kommittéens hemsida:

6 Organisation och möten 2018 Ordförande: Magnus Halling, SLU, Uppsala Sekreterare: Anders Ericsson, Hushållningssällskapet, Västerås Huvudmöten öppna för alla. Två per år ( ca 20-tal deltagare). Mitten februari och början oktober (6/2 och 4/10 år 2018). Deltagare: Forskare, försöksutförare, rådgivare, myndigheter och utsädes/förädlingsföretag Utförargrupp Odlingsmaterial. Öppen för berörda. Två telefonmöten per år. Slutet april och mitten juli (26/4, 12/7 år 2018). Aktuella frågor runt sortförsökens status efter vintern och inför skörd Deltagare: Forskare, försöksutförare, rådgivare, myndigheter och utsädes/förädlingsföretag

7 Organisation och möten - forts Operativ sortgrupp. Operativa frågor runt sortprovningen. Sammankallas när det behövs. Fem möten under 2017 (19/1, 5/4, 18/7, 29/8 och 23/11) Länk protokoll: Medlemmar (10 st): Magnus Halling, SLU (sammankallande) Anders Ericsson, försöksledare, Hushållningssällskapet (sekreterare) Jannie Hagman, SLU Karl-Oskar Andersson, Scandinavian Seed Tina Henriksson, Lantmännen Gunnel Andersson, Växtskyddscentralen (SJV), Kalmar Nils Yngveson, ansvarsområde stråsäd, KWS Johan Lagerholm, Växtråd, rådgivare, Norrköping Anna Pettersson, Växtregelenheten (SJV), Jönköping Mattias Hammarstedt, rådgivare, HIR Skåne

8 Ansvarsfördelning sortprovning 2018 Jannie Hagman, SLU: Höst- och vårsådd raps Höst- och vårsådd vete Höstrågvete Höstråg Oljelin Magnus Halling, SLU: Höst- och vårkorn (tidig och normal) Havre (tidig och normal) Ärter Åkerbönor Sockerbetor Ensilage- och kärnmajs Vallväxtarter

9 4 Minnesanteckningar ) Forskningside masterarbete halmmängd inte genomförd 6) Tema satsningen på odlingstekniska sortförsök slutsats behov av att utvärdera resultat och metodik och hur redovisa på bästa sätt 10) Ekologiska provningen med i gruppen för ny design

10 Aktuella forskningsidéer. Omröstning Rank omrösting Ämne Utnyttja sortförsök för mer studier: halmmängd, nematoder, kväveeffektivitet ogräskonkurrens och skördeuppbyggnad Lär känna sorten inverkan odlingsteknik och omgivande faktorer som: låg utsädesmängd, kyla, sen sådd och torka Omläggning ettåriga sortprovningen dela upp i avkastningsförsök och graderingsförsök Metodutveckling sortprovningen; nya graderingsskalor (1-9), standardiserad mognadsbedömning 5 Såtidpunktsförsök (fler arter än höstvete) 6 Gödsling x sorter (fler arter än höstvete och maltkorn) 7 Utsädesmängdförsök för att spegla jordartsvariation 8 Koppla ihop väderdata med sorters resultat 9 10 Artspecifika grödesmodeller beräkna avkastning och näringskvalitet (skördeprognoser) Behandlingseffekt i sortförsöken inverkan på grödans utveckling av olika preparat (försöksfrågeställningen täcks redan till viss del av försöksserie L7-0130M i höstvete! ) 11 Fusarium sorters känslighet (vårvete och havre pågår) 12 Artförsök - jämföra höstsådda och vårsådda arter tillsammans 13 Sortprovning i vårrågvete

11 Prioriteringslista skickat till SLF april 2018 ÄMNESKOMMITTÉNS PRIORITERADE UPPSLAG TILL PROJEKT INOM SORTPROVNINGEN Ämne Utnyttja sortförsök för mer studier: halmmängd, nematoder, kväveeffektivitet, ogräskonkurrens och skördeuppbyggnad Lär känna sorten inverkan odlingsteknik och omgivande faktorer som: varierande utsädesmängd, kyla, varierande såtid och torkkänslighet Såtidpunktsförsök (fler arter än höstvete) Gödsling x sorter (fler arter än höstvete och maltkorn) ÄMNESKOMMITTÉNS PRIORITERADE ARBETEN FÖR METODUTVECKLING AV SORTPROVNINGEN Ämne Omläggning ettåriga sortprovningen dela upp i avkastningsförsök och graderingsförsök Metodutveckling sortprovningen; nya graderingsskalor (1-9), standardiserad mognadsbedömning

12 5. Korta presentationer aktuella projekt a) SLF-projektet: Statistik för sortprovningen (Johannes Forkman)

13 6 Mötestema: Analysmetoder av frö och kärna av oljeväxter, stråsäd och trindsäd i sortprovningen NIT-analyser (Rikard Westbom, Cerealielab) Vilka analyser fungerar och inte. Säkerhet, utrustning och kalibrering. Nuläge och utvecklingsmöjligheter Referensmetoder (Rikard Westbom, Cerealielab) Protein- och råfettanalyser med referensmetoder, bakanalyser och falltalsanalyser Erfarenheter från analysutförare med NIT och referensmetoder, (Mohammad Bigee, Agrilab/Simon Sverkel, Perten,) Hur presenteras resultaten Avräkningen till lantbrukaren (Oscar Johansson, Forsbecks AB) Resultaten från sortprovningen (Magnus Halling, SLU) Sammanfattande diskussion

14 6dii Parametrar skörd i sortprovningen Parameter Enhet Bestämning Gröda Skörd kg/ha Bestäms vid 15 % vattenhalt i spannmål och trindsäd förutom bönor (18 %), och vid 9 % vattenhalt i oljeväxter. All spannmål och trindsäd Råfettskörd kg/ha Mängden råfett beräknas med hjälp av skörd och råfetthalt. Höst- och vårraps, rybs och lin Merskörd för behandling kg Beräknas genom jämförelse av skörd vid behandling och skörd utan behandling. All spannmål.

15 6dii Parametrar kvalitet i sortprovningen Parameter Enhet Bestämning Gröda Vattenhalt % Bestäms med NIT-teknik. Alla grödor. Rymdvikt g/l Vikten av 1 liter kärnor/frön. Bestäms med All spannmål. NIT-teknik. Tusenkornvikt, TKV g Vikten av 1000 kärnor/frön. Alla grödor. Falltal sek Stärkelsens klistrighet bestäms genom att Bestäms i utvalda försök mäta enzymaktiviteten i ett mjölprov. I ett i höst- och vårvete, samt provrör blandas mjöl och vatten, tiden det ibland i höstråg. tar för en stav att falla genom blandningen blir falltalet. Proteinhalt % av TS Bestäms med NIT-teknik. Spannmål och trindsäd. Stärkelsehalt % av TS Bestäms med NIT-teknik. Vete och korn Råfetthalt % av TS Bestäms med NIT-teknik. Havre Fullkorn % Andelen kärnor med diameter > 2,5 mm Vårkorn Oljehalt % av TS Bestäms med NIT-teknik. Oljeväxter Bakvolym ml Bakvolymen av 100 g mjöl. Redovisas som en differens till mätaren. Bestäms i utvalda försök och sorter i höst- och vårvete.

16 7. Operativa sortgruppen Rapportering aktuella frågor och beslut (Anders Ericsson) Effekt av årets torka på bedömning av sortförsöken (Magnus Halling/Jannie Hagman.)

17 Eng Wide Analyser med referensmetodik och NIT Fältforsks ämneskommitté odlingsmaterial

18 Eng Wide Referensmetodik Referensmetodik Exempel Analyserande och användbarhet Om kvalitetssäkring/mätvärdeskvalitet Riktighet och precision Om kvalitetssäkring/mätvärdeskvalitet Reproducerbarhet Indirekt metodik Exempel Vad fungerar? 2

19 Eng Wide Rymdvikt Lantbruk Kvarn Bageri Konsument

20 Eng Wide Rymdvikt referensmetodik Tre stycken svenska standardmetoder (mätprincip gravimetri).

21 Eng Wide Rymdvikt i praktiken Automatiserad modul med volymkärl och våg. Spårbarhet till världsnormalen möjlig.

22 Eng Wide Vattenhalt i spannmål - Referensmetodik 6

23 Eng Wide Ex. referensmetodik & indirekt metodik Referensmetodik kräver generellt tid, dyr instrumentering, kompetens, anpassade lokaler och kemikalier. Kostsamt och mindre anpassningsbart. Indirekt metodik utnyttjar information som har ett samband med referensmetodik. Ofta snabb och enkel jmfm referensmetod. Kräver oftast god kunskap om kvalitetssäkring. Hur skall t.ex. instrumentet kalibreras. Vattenhaltsanalysator (mätprincip konduktometri) Svårt att göra något indirekt med högre mätvärdeskvalitet än referensmetodik. 7

24 Eng Wide Ex. referensmetodik & indirekt metodik Vete/H2O: sek Enkelt Icke destruktivt Inga kemikalier Kostnadseffektivt Reproducerbart Användbart! 8

25 Eng Wide Mätvärdeskvalitet - Noggrannhet Finns internationella standarder även för detta (5 st av SS-ISO 5725). Definierar mätvärdeskvalitet och beskriver bl.a. hur metoders repeterbarhet och reproducerbarhet kan tas fram. Hur kalibreringar bör utföras och systematiska avvikelser hanteras. 9

26 Eng Wide Mätvärdeskvalitet Riktighet Hur nära mätvärdet är det faktiska innehållet i provet? Säkerställs bl.a. genom kontroll och spårbarhet av mätutrustning. Laboratoriet säkerställer sin riktighet genom deltagande i ringtest, analyserande av CRM eller annan lämplig rutin. 10

27 Eng Wide Mätvärdeskvalitet Precision & riktighet 11

28 Eng Wide Mätvärdeskvalitet Riktighet Laboratoriejämförelser eller ringtest. Ett sätt att ständigt förbättras! Z-värde ett mått på riktighet. Så nära 0 som möjligt 12

29 Eng Wide Mätvärdeskvalitet Riktighet över tid Riktighet och precision är laboratoriespecifikt! 13

30 Eng Wide Val av metod vad fungerar?

31 Eng Wide Val av metod vad fungerar? Om standardmetodik existerar rekommenderas i allmänhet att använda denna. Riktighet och precision säkerställs av det enskilda laboratoriet som demonstrerar att standarden uppfylls. Ofta krav att så utförs löpande (nyckeltal t.ex. Z-värde). Det kan dock finnas fördelar med att frångå standardmetodik även om sådan existerar. Riktighet och precision bör i så fall bedömas löpande. I dialog kan användbarhet av metodik enklare behovsanpassas och valideras om standardmetodik saknas. Kännedom om hela förfarandet från provtagning till analys ofta centralt för beslut kring lämpligast analysstrategi. Här kan också överenskommelser om hur riktighet och precision skall utvärderas löpande nås. Stödjande standarder existerar för sådant arbete. Bra vid t.ex. utveckling av ny metodik! Vad fungerar inte? I värsta fall används något som inte fungerar för ändamålet utan kännedom om att så är fallet. Ex. olika varianter av metodik eller indirekt metodik av tveksam kvalitet. Uppföljning centralt för undvika dessa sällsynta situationer.

32 Eng Wide NIR SS-EN ISO12099 och AACC method Kort teoretisk bakgrund Så bygger man en NIR-modell NIR och användbarhet, några nyckeltal NIR i nätverk kalibrering och standardisering NIR i nätverk fördelar/fallgropar Vad fungerar och vad fungerar inte? Totala mätvärdesvariationen från fält till analysresultat. Ny teknik/forskning - Nya möjligheter! 16

33 Eng Wide Att arbeta med NIR-teknik 17

34 Eng Wide NIR modellering - spektrum och referensanalys 18

35 Eng Wide NIR modellering avvikare? 19

36 Eng Wide NIR modellering normalisering/databehandling Rådata Andra derivatan 20

37 Eng Wide NIR modellering skapa samband (själva modellen) 21

38 Eng Wide NIR modellering validera framtaget samband Korsvalidering vs oberoende dataset MO/RMSECV = 12 22

39 Eng Wide NIR Validering Oberoende dataset Skörd 2018 Vattenhalt i havre MO/SEP = 33 23

40 Eng Wide NIR Validering Oberoende dataset. Skörd MO/SEP = 4 24

41 Eng Wide NIR nåra nyckeltal för användbarhet AACC method anger följande: ~Mätområde / ~analysfel: 4 screening 10 kan användas för QC 15 lämplig för kvantifiering För kvantitativa samband är en bra tumregel att SEP*2 motsvarar mätosäkerhet vid 95 % KI (normalfördelning antas) 25

42 Eng Wide NIR Precision och riktighet enl. ISO Kontinuerlig uppföljning kritisk. Vid minsta förändring måste mätvärdeskvalitet säkras. Kan vara förändringar bortom NIR-instrumentet. Malning ett exempel. Metodik viktig! Rutin för outlierhantering definieras. Metodik viktig! Rutin för kontinuerlig uppdatering av modell beskrivs. Inte alltid så enkel del. 26

43 Eng Wide NIR i nätverk Några tydliga fördelar: Alla delar referensanalyser för uppföljning av riktighet. Modeller kan tas fram gemensamt. Standardisering och justeringar kan genomföras centralt om instrument är uppkopplade. Enkelt att utföra NIR-analyser. Komplicerade samband bakom. 27

44 Eng Wide NIR i nätverk Några små fallgropar: Riktighet och precision kräver individuell uppföljning över tid (då systematiska avvikelser förekommer). Outlier rutiner nödvändiga. Justeringar kan ställa till det. Risken är högre med flera instrument på samma laboratorium. Rutiner krävs. Standardisering sällan helt perfekt. Rutiner för att minimera instrumentvariation betydelsefullt. Implementering av tveksamma modeller kan även ske i nätverk. 28

45 Eng Wide Vad fungerar? NIR fantastiskt men kräver liksom referensmetodik uppföljning för att fungera optimalt. Metodik och standarder finns som definierar nyckeltal som kan användas för bedömning om användbarhet. En NIR modell kan inte bli bättre än referensmetodik (slumpmässiga fel undantaget). Bäst blir det om hela kedjan från provtagning till analys studeras för att avgöra vilken strategi som passar bäst för ändamålet. 29

46 Eng Wide Den ljusnande framtid Forskning pågår och mer är på gång: Genomisk selektion/proteinprofilering/stärkelsekvalitet/fusarium mm. GroGrund - SLU. Innovationer ökar förklaringsgrad även tidigt i handelskedjan. Exempel: Bildanalys med C-Grain Value. Förutsäger värde: Ja, Reproducerbar: Ja, Snabb: Ja, Enkel & Kostnadseffektiv: Ja 30

47 Eng Wide

48 Eng Wide Referensanalys - Råprotein Det är kvävehalten som analyseras. Denna multipliceras sedan med en faktor för att få fram halten råprotein. Långsamt, kostsamt och höga temperaturer. Kräver starka kemikalier och gashantering. SS-EN ISO :2016 SS-EN ISO 20483:

49 Eng Wide Samma halt råprotein kan ge mycket varierad brödvolym. Råproteinhalten klarar inte av att enskilt bedöma värdet i kommande handelsled! Cerealtekniska försök (Grästorp & Svalöv) 33

50 Eng Wide Analys av råprotein NIR teknik Förutsäger värde: Ja Reproducerbar: Ja Snabb: Ja Enkel och kostnadseffektiv: Ja 34

51 Eng Wide Analys av råprotein NIR teknik Förutsäger värde: Ja Reproducerbar: Ja Snabb: Ja Enkel och kostnadseffektiv: Ja 35

52 Eng Wide Råproteinet förutsäger värde i handelsled AgroNet NFN Lantbruk Kvarn Bageri Konsument

53 Eng Wide Falltal (Hagberg-Perten) Metodik förutsäger enzymaktivitet (α-amylas). Hög enzymaktivitet förändrar bakegenskaper när stärkelse bryts ner. Förutsäger värde: Ja, Reproducerbar: Ja Snabb: Ja Enkel och kostnadseffektiv: Ja ISO 3093:

54 Eng Wide Falltal vs enzymaktivitet Prover med försämrade bakegenskaper kan identifieras och därmed undvikas. Samtidigt kan samma falltal ge varierande enzymaktivitet. Höstvete 2016, Cereallaboratoriet 38

55 Eng Wide Om sortval & att baka Falltals- och råproteinanalyser kan utföras mycket tidigt i handelskedjan för att definiera kvalitet. Men den multivariata gåta innehållande allt som påverkar bakningskvalitet är långt mer komplex än dessa analyser. Den som söker djupare kunskap bör mala & baka! Sortval är en central komponent för att upprätthålla en hög förutsägbarhet. Bakegenskaperna kan variera för olika partier med samma råproteinkonc. och falltal. Cerealtekniska arbetsgruppen arbetar mycket aktivt med frågeställningar som dessa. Ger även sortrutlåtande. SLU håller ordförandeskapet genom Jannie Hagman (Forskningsledare vid Institutionen för växtproduktionsekologi). Exempel på sort: Festival har fina bakegenskaper vid låga proteinhalter samt ett stabilt falltal. Dessutom bra resistens mot stinksot/dvärgstinksot. Väl lämpad för t.ex. EKO-odling. 39

56 Eng Wide

57 SLF-projektet: Statistik för sortprovningen Johannes Forkman Fältforsk, SLU

58 SLF-projekt: Säkrare statistik i svensk sortprovning Johannes Forkman, SLU Jannie Hagman, SLU Anders Ericsson, Hushållningssällskapet Karl-Oskar Andersson, Scandinavian Seed Alf Ceplitis, Lantmännen

59 Doktorandprojekt Harimurti Harimurti Buntaran, doktorand, SLU Johannes Forkman, handledare, SLU Hans-Peter Piepho, biträdande handledare, Hohenheim universitet Jannie Hagman, biträdande handledare, SLU Jesper Rydén, biträdande handledare SLU

60 Table 1. The number of crop variety trials has decreased since the 1980s Year Winter wheat Spring barley Spring wheat Peas

61 Figure 1. Results from crop variety testing of spring wheat in 2015, where fungicides were used. The complete list includes 28 varieties. Here, only eight of them are shown. Resultaten baseras på alltför få försök Ingen tydlig information om sorternas stabilitet

62 Table 2. The list of the five highest yielding wheat varieties in Region B, year 2015, is dependent on the choice of statistical method. The results using the present method are based on the two trials performed in Region B. The alternative method utilizes all 12 trials performed in Sweden, but the predictions are still specific for Region B Present method Alternative method Variety Yield (kg/ha) Variety Yield (kg/ha) 1. Mandarina KWS Skandus LW07SW Cornetto Mandarina KWS WPB08SW WPB Oryx WPB Oryx 9600 Hämta styrka från andra regioner

63 Metod Olika statistiska modeller jämförs med hjälp av korsvalidering. Beräkningarna görs på data från tidigare år Resultat Modeller med slumpmässiga effekter av sorter funkar bäst.

64 Praktiska slutsatser Vi bör använda andra statistiska modeller än vi gör idag. Försöksserier bör om möjligt vara balanserade. Forskning som påbörjas just nu Bör försöken viktas efter precision och i så fall hur?

65 När kommer resultaten? Licentiatseminarium: September 2019 SLU Slutrapport: Juni 2020 SLF

66 Analysis with Value Company Overview

67 Analytical solutions for Agri Food Industries Grain Flour Food Feed

68 Our History Harald Perten, a cereal chemist, founded the company in 1962.

69 Perten s History

70 Innovation & Quality 50 years ago Perten developed the Falling Number method and instrumentation. Falling Number, and later Gluten Index, were accepted as the world standards.

71 Two technology platforms Non-destructive analysis NIR/Aquamatic All macro organic constituents Replace old tedious methods Requires calibrations Possible to use in lab and on line Strong growth Products can be used in many segments Rheology analysis measurements Properties rather than constituents Traditional methods Strong in Grain, Flour and Food Used industry wide as de facto or official standard Used in Food product development & research

72 Compositional analysis

73 A long history in NIR In 1980 Perten Instruments developed its first NIR instrument.

74 DA 7250 NIR Analyzer 6-second analysis Grains, slurries, powders and more No sample preparation Highly accurate

75 Accurate Easy to Use

76 NIR Applications in Process Industries Until now majority of on line analyzers are filter based. Our new offer includes on line measurement using diode array technology.

77 Inframatic 9500 Grain Sorting grain according to quality Moisture, protein, wet gluten, Zeleny, optional hectolitre weight / test weight Payment analysis Flour with optional flour module Quality control during milling & finished flour specification Moisture, protein, ash, wet gluten, Zeleny, flour whiteness L*

78 Grain Grain Analysis Designed for Users Operate from 12 Large Colour Touch Screen Rapid & simple! User interface in many local languages 1. Select 2. Pour 3. Remove

79 Next Generation Moisture Meter New technology Based on USDA research Superior accuracy All grains and oilseeds Moisture, specific weight and temperature No calibration updates One calibration for all products

80 Functional analysis

81 The Falling Number System Falling Number 1000 Automatic model for double determinations. Falling Number 1700 Automatic model for double determinations. Falling Number 1500 standard or Fungal Automatic single determination model Fungal - determination of total alpha-amylase activity in flours supplemented with fungal enzymes. Falling Number 1310 Automatic single determination model.

82 The Glutomatic System Glutomatic 2200 & Centrifuge 2015 For Wet Gluten Content and Gluten Index. Glutork 2020 For Dry Gluten Content.

83 Instrument Solutions - RVA Rapid Visco Analyser Rapid heating & cooling rotational viscometer Viscosity measurement (canister & paddle) Temperature control/shear control RVA 4500 high sensitivity down to 10 cp & up to 50,000 cp, TCW software RVA-TecMaster mid range (TCW3 & stand alone) RVA-StarchMaster2 (stand alone)

84 doughlab models doughlab: 300g or 50g Z-arm mixing to determine flour processing quality. micro-doughlab: 4g (research/breeder scale) uses the same methodology and correlates with large scale methods.

85 Customer focus Short lead time and shipments on time Extensive after sales support and service Predictive Maintenance Packages Reference samples for verifying instrument accuracy NIR Calibration support and service Global service organization in all time zones Customized Engineering and Software adoptions On-line sample presentation Software integration

86 Global presence With distributors we cover 100 countries around the world.

87

88

89 Analys av sortförsök växtodlingssäsongen 2018 Linköping 4 oktober 2018 Jannie Hagman

90 Vårveteförsök L7-301, 2, 07C677, Grästorp Besiktningskommentarer: Tunn gröda. Viss ojämn uppkomst pga torka, men ok Jämnt OK

91 Vårveteförsök L7-301, 2, 07C677, Grästorp

92 Vårveteförsök L7-301, 2, 07C677, Grästorp StatResults StatRevision

93 Vårveteförsök L7-301, 2, 07C677, Grästorp StatResults StatRevision

94 Vårveteförsök L7-301, 2, 07C677, Grästorp

95 Vårveteförsök L7-301, 2, 07C677, Grästorp

96 Vårveteförsök L7-301, 2, 07C677, Grästorp

97 Vårveteförsök 07C677 StatRevision 32,5 47,4 41,5

98 Höstveteförsök L7-101, 10, 07BN68, Brunnby

99 Höstveteförsök L7-101, 10, 07BN68, Brunnby

100 Höstveteförsök L7-101, 10, 07BN68, Brunnby

101 Höstveteförsök 07BN68 Brunnby 51,6 58,6 47,9 52,0 57,0 35,4

102 Höstveteförsök L7-101, 5, 07BN61, Borgeby

103 Höstveteförsök L7-101, 5, 07BN61, Borgeby,

104 Höstveteförsök L7-101, 5, 07BN61, Borgeby

105 Höstveteförsök L7-101, 5, 07BN61, Borgeby Försöket kasserades

106

107 Effekt av årets torka på bedömning av sortförsöken Magnus Halling Ämneskommittén Odlingsmaterial möte Linköping Forskningsledare Växtproduktionsekologi, Sveriges lantbruksuniversitet (SLU)

108 Upplägg Skillnad avkastning arter CV godkända och kasserade Antal kasserade arter/serier Valideringen Besiktning och besöksrapporter Bilder från besiktningar

109 Valideringsgruppen 2018 Beslut i operativa sortgruppen Gäller ettåriga provningen Medlemmar: Magnus Halling, Jannie Hagman, Tina Henriksson, Karl-Oskar Andersson och Nils Yngvesson Avstämning innan publicering av resultat för enskilda försök och vad som skall ingå i sammanställningar

110 Avkastning 2018 jmf med Kärna 15 % vatten eller råfett kg/ha Medel obehandlat-behandlat Medel Avvikelse 2018 jmf Avvikelse % Serie Titel Vårraps. Sortförsök 2 Vårraps. Sortförsök 21, 22 och 27 Höstraps. Sortförsök Höstvete. Sort * behandling Höstvete, ekologisk odling 201 Höstråg. Sort * behandling Höstrågvete. Sort * behandling Höstkorn. Sort * behandling Vårvete. Sort * Behandling Höstraps. Sortförsök 917 Oljelin. Sortförsök 401 Vårkorn. Sort * behandling Tidigt korn. Sort * behandling 501 Havre. Sort * Behandling Tidigt havre. Sortförsök. 610 Ärter. Sortförsök Åkerbönor. Sort * behandling Havre. Sortförsök. Ekologisk odling Vårkorn, Sortförsök. Ekologisk odling Vårvete. Vårrågvete. Ekologisk odling 216 Höstråg/höstrågvete, Ekologisk odling 614 Åkerböna, Sortförsök. Ekologisk odling Medel

111 Avkastning avvikelse 2018 jmf Grödesgrupp Avvikelse, % Medel höstgrödor -27 Medel vårgrödor -42 Medel ekologisk provning -46

112 Kasserade sortförsök översikt Antal kasserade innan skörd Antal kasserade efter skörd Summa Antal Serie Art kasserade försök 22 Höstraps Åkerböna Åkerböna eko Höstraps Höstvete Havre Oljelin Vårvete Vårkorn Vårraps Höstråg Höstkorn Ärt Totalsumma Procent kasserade

113 CV i försöksserier 2018 Serie Art CV godkända CV kasserade 215 Höstkorn Vårkorn Vårkorn tidig Vårkorn eko Havre Havre tidig Havre eko Ärt Åkerböna Åkerböna eko 11.2 Medel

114 Utförarmöten ihopsamling besiktningar exempel höstvete Halland Rapport besiktning Fråga summering Plan lbnr Adb Lantmännen L7-0101A BN6 9 Platsnam n N Möjligheten besöksrapporter finns också i NFTS Validering Magnus Jannie HS Höstveteförsö ket 07BN69 har kasserats p g a osäkra resultat Maj: Bra etablering och bestånd. Väl avgränsat försök. Inga synliga utvintringsskad or. Ganska stor förekomast av ogräs - små plantor. Juli: Torrt, allt gult, ca 50 cm Fint efter omständigheter na Fint uppmärkt. Juli: skador från hagelsk ur syns på hela ytan Juni: jämnt o fint, blev sedan torrt men fortfarand e ganska jämnt 18/6

115 Vårkorn L7-0401A Sanby gård,