Warum jetzt?
Drei akute Informationslücken
Wer Olivenöl, Mandeln, Zitrusfrüchte oder Fasswein einkauft, schließt Verträge Monate im Voraus ab – und die Erntemenge bestimmt den Preis. Der Olivenölpreis schwankte zuletzt binnen zwei Jahren um mehr als das Doppelte. Ausgerechnet jetzt sind zentrale öffentliche Schätzungen weggebrochen oder lagen deutlich daneben.
Mandel · USA und Weltmarkt
Der wichtigste Mengenanker fehlt.
Das Almond Board of California hat im Dezember 2025 nach 60 Jahren die Finanzierung des objektiven USDA-Ernteberichts (Juli-Schätzung) eingestellt.
Olivenöl · Spanien
Zwei Wochen Unsicherheit nach dem Frost.
Nach dem Frost vom 30. März 2026 brauchten Verbandstechniker über zwei Wochen für eine belastbare Schadensaufnahme. Die Kampagne 2025/26 endete 5,6 % unter der amtlichen Herbstschätzung (MAPA-Aforo).
Wein · Spanien und Italien
Keine Vorschätzung mehr.
Die Genossenschaften in Kastilien-La Mancha und die italienischen Verbände haben im August 2026 auf ihre traditionelle Erntevorschätzung verzichtet.
OrchardCast schließt diese Lücken: früher, regional aufgelöst bis auf Comarca-Ebene und mit kalibrierten Wahrscheinlichkeitsintervallen.
Mehr zum Hintergrund
Erste Schätzungen, etwa von Verbänden, lagen in der Vergangenheit oft weit auseinander und sind nicht immer frei von eigenen Interessen. Amtliche Zahlen wie der spanische Aforo erscheinen erst kurz vor der Ernte. Eine unabhängige, früh verfügbare und regional aufgelöste Mengenschätzung mit offen ausgewiesener Unsicherheit gibt es bisher nicht.
Projekt
Transparenz und Datengenauigkeit für den Agrarmarkt
Derzeit bereiten wir den Start eines neuen Prognosedienstes vor, der die Informationslücken auf den Märkten für mediterrane Dauerkulturen schließen soll. Unser Ziel ist es, Einkäufern, Händlern und Produzenten von Produkten wie Olivenöl, Mandeln, Zitrusfrüchten und Wein frühzeitige und objektiv nachvollziehbare Mengenschätzungen zu liefern.
Dafür nutzen wir moderne Methoden: Ein speziell entwickeltes physiologisches Wachstumsmodell wird laufend mit aktuellen Satellitendaten, Wettermodellen und amtlichen Prüfzahlen abgeglichen.
So entsteht ein vollautomatisiertes „Ernteradar“, das von kurzfristigen Schadensbilanzen nach Frostereignissen bis hin zu langfristigen Ernteprognosen für das Folgejahr fundierte, nachvollziehbare Einschätzungen liefert.
Nutzen
Vom biologischen Modell zur Entscheidungsgrundlage
Vier konkrete Vorteile für Abfüller, Importeure, Schälbetriebe, Großkellereien, erntefinanzierende Banken oder Versicherer.
0–3 Tage · Ereignisbilanz
Binnen 72 Stunden nach Frost oder Hitze handeln.
Statt zwei Wochen auf Verbandsschätzungen zu warten, erhalten Sie binnen 72 Stunden eine objektive Schadensbilanz je Comarca.
Mehr
Die Bilanz verbindet stündliche Wetterdaten, lokale Kaltluftsenken aus einem 30-Meter-Geländemodell und das phänologische Stadium. Auch in frostfreien Frühjahren hat die bestätigte Entwarnung („Blüte schadlos durchlaufen“) unmittelbaren Wert für Ihre Einkaufsverhandlungen.
1–5 Monate · Kampagnen-Nowcast
Scheinbare Knappheit von echtem Ernteverlust trennen.
Bleiben während der Olivenernte die monatlichen Produktionszahlen hinter den Erwartungen zurück, zeigt das Modell, ob die Ware nur später auf den Markt kommt oder tatsächlich fehlt.
Mehr
Regentage verhindern oft nur das Befahren der Haine – die Oliven hängen noch am Baum. Echte Verluste entstehen durch Frost an den Früchten, Hagel oder Sturm, der die Oliven abwirft. Das Modell führt beides strikt getrennt: den wetterabhängigen Erntefortschritt und den biologischen Mengenverlust.
3–18 Monate · Saison und Folgejahr
Monate vor den amtlichen Zahlen disponieren.
Lange vor dem amtlichen spanischen Aforo am 1. Oktober beziffert das Modell das Ertragspotenzial der kommenden und der darauffolgenden Saison.
Mehr
Grundlage sind die Kronenvitalität, die vergangene, aktuelle und zu erwartende Witterung, der Wasservorrat der Böden, die Alternanzphase (der Wechsel von starken und schwachen Erntejahren) und die Winterkälte.
Jede Prognose · Risikoband
Kalibrierte Risikobänder statt einer einzelnen Zahl.
Jede Prognose ist ein 80-%-Intervall (10. bis 90. Perzentil) aus hunderten parallel gerechneten Szenarien.
Mehr
Nach jeder Kampagne rechnen wir unsere Intervalle transparent gegen die amtlichen Zahlen von AICA und MAPA ab. Eine verfehlte Prognose analysieren und veröffentlichen wir – sie wird nie stillschweigend korrigiert.
Methode
Automatisierte Datenkette trifft Pflanzenbiologie
Rein statistische Modelle lernen aus durchschnittlichen Jahren. Frost in der Blüte, Hitzewellen oder ein Alternanzbruch werden von ihnen oft unterschätzt oder gar nicht abgebildet – doch genau dann braucht der Markt die Prognose am dringendsten. OrchardCast verbindet deshalb zwei Welten.
01 · Datenkette
Alle Eingangsdaten, vollautomatisch verarbeitet.
Parzellenscharfe Flächen (SIGPAC), Bäume und Kronen aus PNOA-Luftbildern und LiDAR, Kaltluftsenken aus dem 30-Meter-Geländemodell, Sentinel-2 und Landsat, ERA5-Land und ECMWF-Wetterensembles fließen in eine vollautomatische Kette, die wir derzeit aufbauen und die sich ständig aktualisiert.
02 · Prozessmodell
Biologie statt Black Box.
Im Kern rechnet kein Statistikmodell, sondern pflanzenphysiologisches Wissen: Bodenwasserbilanz und witterungsgesteuerter Ertragszuwachs, Blütenknospen-Induktion, Alternanz, Kältesummen und stadienabhängige Frostschäden bestimmen den Ertrag.
03 · Ausblick
Von der Olive zu weiteren Kulturen.
Rund 80 % der biologischen Kernprozesse – Winterruhe, Phänologie, Frost, Wasserstress – sind artübergreifend. Das an der Olive entwickelte System lässt sich daher effizient auf Mandeln, Zitrusfrüchte, Reben und Pistazien in den wichtigen Anbauregionen übertragen.
Mehr zur Methode
Ein Partikelfilter gleicht das Modell laufend mit Beobachtungen ab: Satellitendaten zur Kronenvitalität und, während der Kampagne, die monatlichen amtlichen Produktionszahlen. Dafür rechnet das Modell hunderte Szenarien. Sie unterscheiden sich in ihren Annahmen – etwa im Wetterverlauf oder in den Modellparametern. Aus der Streuung der Szenarien ergibt sich das Prognoseintervall.
Angebot
Vom freien Ausblick bis zur Datenlizenz
Unser Modell kann unterschiedliche räumliche Skalen abdecken – von der Gemeinde über Comarca, Provinz und Region bis hin zu landesweiten Prognosen. Weil seine Grundeinheit die einzelne Parzelle (Recinto) ist, kann es sogar bis auf einzelne Betriebe herunterskaliert werden. Wählen Sie die für Sie passende Stufe.
| Stufe | Inhalt | Preis |
|---|---|---|
| Newsletter | Kostenloser Newsletter mit aktuellen Updates | kostenlos |
| Briefing / Saisonpass | Report zu jedem Prognosetermin mit Regionaltabelle je Provinz; als Saisonpass auch für Frostsaison oder Olivenkampagne | 300–500 € je Kultur und Jahr |
| Ereignis-Schnellbericht | Schadensbilanz je Comarca binnen 72 Stunden nach einem großen Frost oder einer Hitzewelle | 500–1.000 € je Ereignis |
| Pro | Daten als CSV und API, Auflösung je Comarca, Ereigniswarnungen binnen 72 Stunden, Quartalsgespräch | 2.500–3.500 € je Kultur und Jahr |
| Länderbündel | alle verfügbaren Kulturen in der Pro-Stufe | 4.000–6.000 € je Jahr |
| Auftragsanalyse | Ihre Sonderfrage, z. B. zu bestimmten Versorgungsregionen oder Betrieben | auf Anfrage |
| Institutionelle Datenlizenz | maschinenlesbarer Rohdaten-Feed für Banken, Agrarversicherer, Rohstoffhändler und Fonds | ab 12.000 € je Jahr |
Geplante Preise, Stand Oktober 2026. Gründungsmitglieder zahlen im ersten Jahr die Hälfte (begrenzte Plätze). Fragen zu Lizenzen und Auftragsanalysen: info@orchardcast.com
Ausblick
Demnächst verfügbar
OrchardCast befindet sich aktuell im Aufbau. In Kürze wird diese Webseite schrittweise erweitert. Sie finden hier demnächst:
Live-Prognosen
Öffentliche Kurzfassungen unserer Erwartungen für die kommenden Kampagnen.
Fallbeispiele & Trefferbilanzen
Eine offene, zeitgestempelte Dokumentation unserer Vorhersagen, um die Güte unserer Modelle transparent zu dokumentieren.
Einzelheiten zu den Modellen
Datenbasis, physiologische Phasen, Vorhersagezeiträume.
Abonnement-Zugänge
Detaillierte Briefings, Prognosen auf regionaler Ebene und Daten-Schnittstellen für Fachkunden.
Entwickler
Dr. Oliver Tackenberg
OrchardCast wird von Dr. Oliver Tackenberg entwickelt. Die Zuverlässigkeit der Ernteprognosen basiert auf einem Fundament aus über zwanzig Jahren Forschung im Bereich der Pflanzenökologie und der computergestützten Modellierung. Prognostische Modelle, wie etwa die ökologische Nischenmodellierung oder dynamische Wachstumsmodelle, berechnen auf Basis von Umweltdaten sehr präzise, wie Pflanzen auf das Wetter oder ein verändertes Klima reagieren und wo sie künftig wachsen.
Sein Fokus liegt darauf, fundiertes pflanzenökologisches Fachwissen mit modernen datengetriebenen Methoden zu verbinden, um biologisches Know-how für die Praxis nutzbar zu machen. Für OrchardCast verarbeitet er dafür vollautomatisiert große Datenmengen – von Geodaten und Satellitenbildern bis hin zu stündlichen Wetteraufzeichnungen. Durch die Verknüpfung dieser Informationen mit physiologischen Wachstumsmodellen und statistischen Partikelfiltern übersetzt er das biologische Verhalten der Kulturen in belastbare Ernteprognosen – inklusive transparenter Angaben zur Prognosegenauigkeit.
Weitere Details zu seinen bisherigen Projekten finden Sie auf i-flora.com sowie in der Liste seiner über 70 wissenschaftlichen Publikationen auf Google Scholar.
