Kennisbank

Kennisbibliotheek: ziektemodellen en biologische middelen

Hoe ziektemodellen en biologische middelen werken, welke metingen ertoe doen, en hoe FairGrow eigen modellen samenbrengt met de kennis van wetenschappers.

Eigen modellen en wetenschapBron bij elk resultaatGeen spuitadvies
Ziekten en plagen

Eigen modellen en de kennis van wetenschappers

Bijna alle schimmel- en oomycetenmodellen draaien op dezelfde metingen: temperatuur, luchtvochtigheid, bladnatheid en neerslag, per uur. Insectenmodellen rekenen vooral met temperatuur. Wat dat voor jouw percelen betekent, zie je bij ziekterisico.

Zo rekent een infectiemodel

Een schimmelspore op een blad heeft water nodig om te kiemen. Hoe warmer het is, hoe minder uren nat blad hij nodig heeft, tot het te heet wordt.

Een infectiemodel telt die natte uren en weegt ze met de temperatuur. Komt de som boven de drempel uit de literatuur, dan had de ziekte een kans.

Daarom vragen bijna alle modellen dezelfde metingen. Wat ze onderscheidt, is de drempel en voor welke ziekte en welk gewas die getoetst is.

Temp. Drempel Natte uren Signaal
Illustratie: natte uren tellen op tot de drempel, het signaal kleurt mee. Schematisch, geen echte waarden.

Waar modellen elkaar tegenkomen

FairGrow rekent met eigen modellen en met modellen van wetenschappers. Achter elk model zitten jaren onderzoek: proeven in het veld, duizenden metingen en een publicatie die door vakgenoten is getoetst.

Binnen FairGrow komen die modellen elkaar tegen. Het werk van de ene onderzoeksgroep vult dat van de andere aan, en samen zien ze meer dan elk apart. Zo ontstaan verbanden die in geen enkel artikel stonden, en dat levert verrassend goede uitkomsten op.

Voor wetenschappers is dat ook mooi. Je steekt tijd en energie in een onderzoek, het eindigt in een publicatie, en dan? Als je kennis daarna op een bedrijf echt het verschil maakt, bij een teler die op tijd ingrijpt of een bespuiting kan overslaan, hoe mooi is dat?

FairGrow Eigen model Universiteit Instituut Proefstation Veldproef Publicatie
Illustratie: modellen uit verschillende onderzoeksgroepen komen samen in FairGrow en versterken elkaar. Schematisch.

Twee dingen om te weten

Modellen die met data van een weerstation zijn ontwikkeld, onderschatten vaak wat er in het gewas gebeurt; Philbrick et al. valideren Botrytis daarom met sensoren in het veld. En bladnatheid is in bijna elk model de doorslaggevende meting: een gemeten bladnatheid is beter dan een berekende.

Biologische middelen

Wanneer een biologisch middel werkt

Of een biologisch middel werkt, hangt sterk af van het weer bij en na de toepassing. In het model van Fedele, Bove, González-Domínguez en Rossi (2020) verklaren de temperatuur- en vochtbehoefte van het middel en zijn overlevingsvermogen samen meer dan 90% van de verschillen in werkzaamheid. De auteurs concluderen dat de keuze van het middel moet afhangen van het weer en de weersverwachting op het moment van toepassen. Het artikel is vrij te lezen (Creative Commons).

Hetzelfde middel, ander weer

Een biologisch middel is een levend organisme. Sporen van Beauveria moeten op het insect kiemen, en dat lukt alleen bij een hoge luchtvochtigheid. Felle zon breekt ze af voordat ze aan het werk kunnen.

Dat verklaart waarom een middel op het ene perceel goed werkt en op het andere niet, terwijl dosis en tijdstip gelijk waren. Wie het weer bij en na de toepassing kent, kan dat verschil voorspellen.

Bewolkt, vochtig sporen kiemen Zon, droog sporen drogen uit
Links: bewolkt en vochtig, de sporen kiemen. Rechts: zon en droog, de sporen drogen uit.
Vier modellen om op te bouwen
Algemeen model voor biologische bestrijding van bladziekten

Jeger, Jeffries, Elad en Xu (2009)

Voorspelt de kans op succes van één biologisch middel per werkingsmechanisme: competitie, antibiose, parasitisme en geïnduceerde resistentie.

Waarom het teltEen basis om per middel een succeskans te berekenen.

Uitbreiding met weer en gewasgroei

Fedele et al. (2020)

Ziekteverwekker, gewas en middel reageren elk op temperatuur en luchtvochtigheid. Uitgewerkt voor Botrytis in druif en negen commerciële stammen.

Waarom het teltWerkzaamheid E = (onbehandeld − behandeld) / onbehandeld, als functie van het gemeten weer.

Overleving van Beauveria-sporen

Meikle et al. (2003)

Hoe lang sporen na een bespuiting levensvatbaar blijven, als functie van temperatuur en luchtvochtigheid. Getoetst met sensoren in het gewas.

Waarom het teltVoorspelt hoeveel dagen een Beauveria-bespuiting werkzaam blijft.

Trichoderma en Bacillus tegen Sclerotinia

Faria et al. (2022)

Meta-analyse van 59 proeven. Boven 27 °C en bij veel neerslag neemt de werking af.

Waarom het teltLaat zien hoe je werkzaamheid uitsplitst naar het weer.

Omstandigheden per groep middelen

Beauveria bassiana

Werkt tegen: Insecten (trips, wittevlieg, kevers)

Kieming vraagt een hoge luchtvochtigheid, rond 92%. Het snelst kiemt hij tussen 25 en 32 °C; boven 37 °C niet meer (James et al. 1998; Martin et al.). UV breekt de sporen af.

Metarhizium

Werkt tegen: Bodeminsecten, sprinkhanen

Vergelijkbare reactie op temperatuur en vocht als Beauveria; hetzelfde overlevingsmodel is bruikbaar (Meikle et al.).

Trichoderma

Werkt tegen: Bodemschimmels (Fusarium, Rhizoctonia, Sclerotinia)

De werking hangt sterk af van de temperatuur: bij 10 °C laag tot afwezig (Longa en Pertot 2012), en ze daalt bij hitte en droogte (Brizuela et al. 2023).

Bacillus (subtilis, amyloliquefaciens)

Werkt tegen: Blad- en bodemziekten

Minder gevoelig, omdat hij sporen vormt. De werking daalt bij hoge temperatuur en veel regen (Faria et al. 2022).

Insectenparasitaire nematoden (Steinernema, Heterorhabditis)

Werkt tegen: Bodeminsecten (taxuskever, emelten, larven)

Hoe vochtiger de bodem, hoe virulenter (Grant en Villani 2003). Een bodemtemperatuur boven 32 °C in de eerste 24 uur, of vorst in de eerste dagen, laat de toepassing mislukken (USDA ARS). S. feltiae is actief van ongeveer 8 tot 30 °C (NBAIR).

Biologische middelen tegen bacterievuur (afweerinductoren)

Werkt tegen: Appel, peer

Moeten dagen tot weken vóór het infectiemoment worden toegepast. Bij biologische middelen ligt de Maryblyt-drempel lager, op 40 tot 70% (NCSU).

Toepassingsvenster en werkzaamheidsvenster

Elk biologisch middel heeft een moment waarop je het het best toepast, en een periode waarin het daarna werkt. Beide zijn uit te rekenen uit dezelfde metingen die de ziektemodellen gebruiken, aangevuld met bodemtemperatuur en bodemvocht.

Onderzoek dat nooit stilstaat

FairGrow doet doorlopend onderzoek naar biologisch telen. Er verschijnen voortdurend nieuwe publicaties, proefreeksen en datasets, en wat bruikbaar is, verwerken we in onze eigen dataset: bij welk weer een middel aanslaat, hoe lang het werkt, wanneer een natuurlijke vijand actief is.

Zo wordt biologisch telen voor meer bedrijven een keuze die je kunt onderbouwen, in plaats van een gok. En hoe meer telers het zien werken, hoe meer aandacht biologisch telen krijgt.

Biologisch telen is geen kwestie van het ene middel inruilen voor het andere. Het draait om weten wanneer de natuur met je meewerkt. Omdat we dat zelf zo voelen, blijven we zoeken naar de kennis die dat moment voorspelbaar maakt. Dat zie je terug op het land.

Het FairGrow-team
Databases

Waar je middelen, toelatingen en eigenschappen vindt

Voor biologische middelen is het CABI BioProtection Portal de belangrijkste bron: volgens de flyer van CABI (november 2025) meer dan 6.500 geregistreerde biologische producten in meer dan 50 landen, te zoeken op gewas, plaag en land. Welke middelen in jouw land zijn toegelaten, zie je in FairGrow bij gewasbescherming.

Zo zoek je een biologisch middel op

1

Kies je gewas en de plaag of ziekte waar je last van hebt.

2

Kijk in het CABI BioProtection Portal welke biologische middelen er in jouw land geregistreerd zijn.

3

Controleer toelating en etiket in de nationale databank, of in FairGrow bij gewasbescherming.

Proeven en dossiers

Proefnormen en beoordelingsrapporten

De ruwe proefdata van fabrikanten zijn niet openbaar, maar de normen waarmee ze zijn gemaakt en de beoordelingsrapporten wel. Wie zelf een proef aanlegt volgens dezelfde normen, krijgt resultaten die fabrikanten en toelatingsinstanties herkennen.

Wat een eerlijke proef is

Een proef vergelijkt behandelde veldjes met onbehandelde veldjes op hetzelfde perceel, in hetzelfde seizoen. Zo zie je wat het middel deed, en niet wat het weer deed.

Door de veldjes willekeurig te verdelen en de proef een paar keer te herhalen, middelt het toeval uit. Een nattere hoek of een zwaardere plek in de bodem telt dan niet als effect van het middel.

Precies dat leggen EPPO PP 1/152 en PP 1/181 vast.

Herhaling 1Herhaling 2Herhaling 3BehandeldOnbehandeld
Illustratie: drie herhalingen, behandeld (groen) en onbehandeld (grijs) willekeurig verdeeld. In de onbehandelde veldjes verschijnt meer aantasting.

Een proef die iedereen herkent

Voor de opzet, de beoordeling en het verslag van een proef bestaan internationale normen. Fabrikanten en toelatingsinstanties werken ermee, en in de EU zijn ze het referentiepunt voor elk dossier.

Leg je zelf een proef aan, op een paar veldjes of op een heel perceel? Volg dan dezelfde normen. Dan is je uitkomst geen anekdote meer, maar een resultaat dat een adviseur, een fabrikant of een collega-teler serieus neemt.

Wil je weten hoe je dat op je eigen bedrijf aanpakt? Vraag het ons gerust.

PROEFPLAN Opzet en loting Herhalingen Beoordeling Verslag Herkend door fabrikant, adviseuren toelating
Illustratie: een proefplan dat de normen volgt, stap voor stap afgevinkt.

Wat een middel heeft moeten laten zien

Achter elke toelating zit een beoordelingsrapport. Daarin staat wat een middel in proeven heeft aangetoond, bij welke dosis en onder welke omstandigheden. Die rapporten zijn openbaar.

Het is de nuchtere tegenhanger van de productfolder: niet wat een middel belooft, maar wat het heeft laten zien. Welke middelen in jouw land zijn toegelaten, zie je in FairGrow bij gewasbescherming.

Beoordeling Werking Dosis Omstandigheden
Illustratie: uit een beoordelingsrapport komen werking, dosis en omstandigheden naar voren.
Openbare meta-analyses en proefreeksen

Drie voorbeelden, meer niet. Deze publicaties zijn een klein voorbeeld van de enorme hoeveelheid wetenschappelijke kennis die FairGrow heeft verwerkt, en die groeit nog elke dag.

Faria et al. (2022)

59 proeven met Trichoderma en Bacillus tegen Sclerotinia in Brazilië, uitgesplitst naar temperatuur en neerslag.

Nordic-Baltic SPOT-IT

47 veldproeven ter validatie van risicomodellen voor Septoria.

Biologische wijnbouw in Italië

20 bedrijven, twee jaar. Het model gaf dezelfde bescherming als het spuitschema van de teler, met 38% minder koper.

Statistiek

Werkzaamheid uitrekenen en aantonen

Hoe reken je uit wat een middel deed, en hoe toon je dat aan op je eigen bedrijf? En hoe weet je of het blad nat was als er geen sensor hing?

Werkzaamheidsformules

Abbott (1925)

EAbbott = (1 − TC) × 100

Voor afzonderlijke behandelde en onbehandelde groepen. C en T zijn het aandeel levend of gezond in de controle en de behandeling.

Henderson-Tilton (1955)

EHT = (1 − Ta · CbTb · Ca) × 100

Voor tellingen vóór (b) en na (a) de behandeling in dezelfde veldjes. De standaard bij tellingen van mijten en insecten.

Rekenvoorbeeld

In de onbehandelde veldjes leven na een week nog 80 van de 100 bladluizen, in de behandelde 20. Volgens Abbott is de werkzaamheid (1 − 20/80) × 100 = 75%. De formule corrigeert voor wat er ook zonder middel gebeurde: zonder die correctie zou je 80% noemen.

Onbehandeld
80 levend
Behandeld
20
75%werkzaamheid volgens Abbott(en niet 80%)

Alle varianten (Abbott, Schneider-Orelli, Henderson-Tilton, Sun-Shepard) zitten in het R-pakket ecotoxicology (GPL-3). Een handleiding uit 2024 laat zien hoe je Abbott beter via een generalized linear mixed model schat, omdat de formule statistisch zwak is bij weinig waarnemingen. Voor het verloop van een epidemie is AUDPC (de oppervlakte onder de ziektecurve) de standaardmaat; zie epifitter.

Je hele perceel als proefveld

Een proefveldje zegt iets over dat ene veldje. Op je eigen bedrijf wil je weten wat een middel doet over het hele perceel: op de natte plek, op de zware grond, aan de rand.

Laat een paar stroken onbehandeld en vergelijk. Satellietbeelden, sensoren in het perceel en je opbrengstkaart laten samen zien waar het middel werkte en waar minder, los van de verschillen die er van nature al zijn. Zo wordt elk seizoen een proef, zonder dat het je veel extra werk kost.

onbehandeld onbehandeld werkte goedwerkte minderonbehandeld
Illustratie: de satelliet scant het perceel; daarna kleurt de kaart per plek naar het effect van het middel. Schematisch, geen echte waarden.
Bladnatheid schatten zonder sensor

Waarom het blad ‘s nachts nat wordt

Na zonsondergang koelt het blad af. Zakt de temperatuur tot het dauwpunt, dan slaat er dauw neer, ook zonder regen. Zolang de temperatuur daar blijft, blijft het blad nat.

Schattingsmodellen bootsen dat na met luchtvochtigheid en temperatuur, en soms wind en straling. Wind droogt het blad sneller, ochtendzon warmt het op.

18:0000:0006:0012:00 blad nat Temperatuur Dauwpunt
Illustratie: de temperatuur zakt in de nacht tot het dauwpunt. Vanaf dat moment is het blad nat, tot de ochtendzon het opwarmt.

Hoe meer je meet, hoe beter de schatting

Bladnatheid kun je op verschillende manieren schatten. De eenvoudigste kijkt alleen naar de luchtvochtigheid en mist daardoor natte uren. Neemt een model ook temperatuur, wind en straling mee, dan komt het dichter bij het echte blad, mits de sensoren goed zijn.

Zelflerende modellen halen in vergelijkend onderzoek de hoogste nauwkeurigheid. Toch blijft een gemeten bladnatheid in je eigen gewas de maatstaf.

Gemeten in het gewas: de maatstaf RV Vocht T RV Dauwpunt T RV W + wind T RV W GS + straling T RV N W Zelflerend meer metingen → dichter bij het echte blad
Illustratie: hoe meer metingen een schattingsmodel gebruikt, hoe dichter het bij de gemeten bladnatheid komt. Schematisch, naar Montone et al. en Lulu et al. (2008).

Een model is zo goed als zijn sensor

Een fysisch model is maar zo goed als de goedkoopste sensor die het voedt. Bladnatheidssensoren zijn niet gestandaardiseerd (coating, hoek, hoogte, richting), dus de kalibratie bepaalt wat ze waard zijn (Montone et al.). Heb je geen bladnatheidssensor, dan schat FairGrow de bladnatheid voor je; zie ziekterisico.

Metingen

Welke metingen het verschil maken

De meeste modellen op deze pagina rusten op een handvol metingen. Deze zes bepalen of een ziektemodel of een biologisch middel betrouwbaar uitpakt. Welke sensoren FairGrow ondersteunt, staat bij sensoren.

Waar je meet, telt

Een weerstation meet op 2 meter hoogte, in de open lucht. In het gewas is het ‘s nachts vaak vochtiger en blijft het blad langer nat. Voor ziektemodellen en biologische middelen telt wat er in het gewas gebeurt.

Onder de grond geldt hetzelfde: nematoden en Trichoderma werken in de bovenste centimeters, dus daar hoort de sensor.

weerstation 2 m gewashoogte: RV en bladnat bodem 5 cm
Illustratie: weerstation op 2 m, sensor op gewashoogte en bodemsensor op 5 cm.

Bladnatheid

WaaromDe doorslaggevende invoer in bijna elk schimmelmodel.

AdviesMeet in het gewas, of reken hem uit met een gekalibreerd model zoals CART of Penman-Monteith.

Luchtvochtigheid in het gewas

WaaromBepaalt de kieming van Beauveria en Metarhizium, en de phytophthoraregels.

AdviesMeet op gewashoogte, niet op 2 meter.

Bodemtemperatuur op 5 cm

WaaromNematoden falen boven 32 °C of bij vorst in de eerste dagen; Trichoderma is rond 10 °C nauwelijks actief.

AdviesMeet op 5 cm diepte, waar de middelen hun werk doen.

Bodemvocht

WaaromNematoden worden virulenter naarmate de bodem vochtiger is; Trichoderma werkt slechter bij droogte.

AdviesMeet in de wortelzone.

Straling en UV

WaaromUV breekt de sporen van schimmelmiddelen als Beauveria en Metarhizium af.

AdviesEen stralings- of PAR-sensor geeft een bruikbare indicatie.

Neerslag

WaaromRegen maakt het blad nat, spat sporen rond en spoelt middelen af. Bacillus werkt slechter bij veel regen.

AdviesMeet op het perceel zelf, met een regenmeter vrij van bomen en gebouwen.

Open source

Open-source code en modelplatforms

De wetenschap deelt steeds meer. Modellen verschijnen niet alleen als formule in een artikel, maar ook als code en als dienst die je kunt aanroepen. Wat de ene onderzoeksgroep bouwt, kan een andere toetsen, verbeteren en toepassen.

FairGrow volgt die ontwikkeling op de voet, bouwt zelf en werkt samen waar dat de teler verder helpt. Ben je onderzoeker, ontwikkelaar of adviseur en wil je weten hoe we dat aanpakken? Of heb je een model dat in de praktijk zijn waarde mag bewijzen? Laat het ons weten.

Stand van zaken: 31 oktober 2026. Elke bronvermelding linkt naar de oorspronkelijke publicatie.

FAQ

Kort beantwoord

Is dit een spuitadvies?

Nee. Deze pagina legt uit hoe ziektemodellen en biologische middelen werken en waar die kennis op rust. Het etiket, de toelating in jouw land en je eigen waarneming gaan voor. Welke middelen zijn toegelaten, zie je bij gewasbescherming.

Met welke modellen rekent FairGrow?

Met eigen modellen en met gevalideerde modellen uit de wetenschap, per gewas en per ziekte. Welke voor jouw percelen gelden, zie je in FairGrow zelf, met de bron bij elk resultaat. Hoe dat werkt, lees je bij ziekterisico.

Heb ik een bladnatheidssensor nodig?

Niet om te beginnen: zonder sensor schat FairGrow de bladnatheid voor je. Een gemeten bladnatheid is wel beter dan een berekende; bij bladnatheid zie je waarom.

Waarom komen veel bronnen uit het buitenland?

De meeste modellen zijn ontwikkeld en getoetst in de VS, het VK, Italië en Noorwegen. De drempels gelden daar; op jouw bedrijf kan het anders uitpakken. Daarom staat bij elk resultaat de bron, zodat je kunt nagaan waar het getoetst is.

Het risico op je eigen percelen

FairGrow rekent per perceel, met eigen modellen en die van de wetenschap, en met de bron bij elk resultaat.

Verder lezen

Gerelateerde gidsen

Plaag- en ziekterisico uit het weer, per perceelFairGrow berekent per perceel het risico op ziekten en plagen uit het weer, met twaalf gepubliceerdeLees de gids →Gewasbescherming: mag dit middel hier, op dit gewas, tegen deze plaag?Een middel dat in Nederland is toegelaten, is daarmee niet toegelaten in België of Duitsland. OokLees de gids →Sporenmodel valse meeldauwHoe FairGrow valse meeldauw in wijngaarden voorspelt met het sporenmodel van Brischetto e.a. (2021), en watLees de gids →Pesticidebelasting: zo weegt FairGrow de impact van elke bespuitingDe pesticidebelasting zet een getal op wat een gewasbeschermingsmiddel doet met mensen, natuur, bodem en water.Lees de gids →De juiste sensor op de juiste plekWelke sensor het beste is, verschilt per plek. Wij kiezen per regio, zodat je hardware pastLees de gids →Bijendatabase: bijen werken voor je oogstWelke bijen je gewas bestuiven, wanneer ze vliegen, wat een middel voor ze betekent en welkeLees de gids →Negen weerbronnen naast elkaar voor jouw perceelFairGrow haalt het weer voor jouw perceel uit negen bronnen. Welke dat zijn, welk model erachterLees de gids →EPPO-codes: één sleutel voor elke plant en plaagDe EPPO Global Database is het naslagwerk van de Europese plantgezondheid: de code, de namen, deLees de gids →

Bekijk de hele kennisbank →

✓

Bedankt!

We hebben je aanvraag ontvangen en nemen snel contact op.

➤ Binnen 1 werkdag persoonlijk contact

➤ Een voorstel dat past bij jouw situatie