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Datura stramonium L. in soybean in Austria: risk areas, extent of late-season infestation, and management implications Cover

Datura stramonium L. in soybean in Austria: risk areas, extent of late-season infestation, and management implications

Open Access
|May 2026

Figures & Tables

Figure 1.

Images of an infestation of soybeans (bird's-eye view): Datura stramonium (A) in the field core and (B) at the field edge (© M. Treiblmeier).Abbildung 1. Bilder eines Befalls von Sojabohne aus der Vogelperspektive: Datura stramonium (A) im Feldinneren und (B) am Feldrand (© M. Treiblmeier).

Figure 2.

Distribution map of Datura stramonium in fields (black squares) (1965 to 2024) in Austria based on the grid cells of the Floristic Mapping of Central Europe (cell size: 5 × 3 geographic minutes, ~33 km2). The light gray grid cells show the overall distribution (GBIF.org., 2026). The cultivation areas of soybean in 2024 are shown in green (Open Government Data, 2025).Abbildung 2. Verbreitungskarte von Datura stramonium auf landwirtschahlichen Flächen (schwarze Quadrate) in Österreich (1965 bis 2024) basierend auf den Rasterzellen der Floristischen Kartierung Mitteleuropas (Zellengröße: 5 × 3 geographische Minuten, ~33 km2). Die hellgrauen Rasterzellen zeigen die Gesamtverbreitung (GBIF.org., 2026). Die Anbauflächen der Sojabohne im Jahr 2024 sind grün dargestellt (Open Government Data, 2025).

Figure 3.

Observed cumulative number of grid cells (5 × 3 geographic minutes, ~33 km2) occupied by Datura stramonium in fields in Austria (data points), and the expected cumulative number of grid cells occupied by year derived from the Poisson model (line). The increase in the cumulative number of grid cells occupied per year was significant (<0.001).Abbildung 3. Beobachtete kumulative Anzahl von Rasterzellen (5 × 3 geografische Minuten, ~33 km2), die von Datura stramonium auf landwirtschah-lichen Flächen in Österreich besetzt sind (Datenpunkte) und die erwartete kumulative Anzahl der besetzten Rasterzellen pro Jahr, abgeleitet aus dem Poisson-Modell (Linie). Die Zunahme der kumulativen Anzahl der besetzten Rasterzellen pro Jahr war signifikant (<0,001).

Figure 4.

Influence of the field area on the infestation of soybeans with Datura stramonium (A) and an example of the spatial distribution of D. stramonium in a soybean field (B) (parameter: detections per ha). Note that there is a break on the y-axis.Abbildung 4. Einfluss des Feldbereichs auf den Befall von Sojabohne mit Datura stramonium (A) und ein Beispiel für die räumliche Verbreitung von D. stramonium in einem Sojabohnenfeld (B) (Parameter: Detektionen pro ha). Auf der y-Achse tritt ein Skalenbruch auf.

Figure 5.

Influence of the previous crop type (A) and crop sequence diversity (B) on the infestation of soybeans with Datura stramonium (parameter: detections per ha). Note that there is a break on the y-axis.Abbildung 5. Einfluss der Vorfrucht (A) und der Kulturpflanzenvielfalt (B) auf den Befall von Sojabohne mit Datura stramonium (Parameter: Detektionen pro ha). Auf der y-Achse tritt ein Skalenbruch auf.

Metrics for determining the model accuracy_Table 1_ Metriken zur Bestimmung der Modellgenauigkeit_

AccuracyPrecisionRecallF1 scoreIntersection over union
0.9990.8680.9260.8960.813

Summarized data from the descriptive analysis of the infestation of soybean fields (n = 159) with Datura stramonium: detections per ha (n), detection area per field (m2), and percentage of the total field area infested based on the detection area_Tabelle 2_ Daten der deskriptiven Analyse des Befalls von Sojabohnenfeldern (n = 159) mit Datura stramonium: Detektionen pro ha (n), Detektionsfläche pro Feld (m2) und prozentualer Anteil der Detektionsfläche an der Feldfläche_

ParameterMeanSDMedianMinMaxIQRQ0.25Q0.75
Detections per ha316.2957.140.30.39398.2213.410.9224.2
Detection area per field (m2)45.4215.96.0<0.012587.623.11.024.1
Percentage of total area infested0.31.50.02<0.0116.80.080.010.09

Estimated model parameters of the Generalized Linear Mixed Model_ The dependent variable is detection per ha_ Those categories with a parameter estimator of 0 are the reference category for the respective independent variable_Table 3_ Geschätzte Modellparameter des Generalisierten Linearen Gemischten Modells_ Die abhängige Variable sind die Detektionen pro ha_ Jene Kategorien mit Parameterschätzer 0 sind die Referenzkategorie der jeweiligen unabhängigen Variable_

ParametersEstimate95% confidence intervalp-value
(Intercept)3.669[2.694; 4.643]< 0.001
Field position
- Cultivated strip0.560[0.319; 0.801]<0.001
- Field edge0.606[0.387; 0.824]<0.001
- Field core0
Crop sequence diversity
- High−1.020[−1.808; −0.232]0.011
- Medium−0.235[−0.967; 0.498]0.530
- Low0
Preceding crops
- Soybean1.041[0.308; 1.775]0.005
- Maize1.137[0.217; 2.056]0.015
- Others0.274[−1.116; 1.664]0.700
- Winter cereals0
Spring crops
- High−0.403[−1.119; 0.314]0.271
- Low0
DOI: https://doi.org/10.2478/boku-2026-0001 | Journal eISSN: 2719-5430 | Journal ISSN: 0006-5471
Language: English, German
Page range: 1 - 11
Submitted on: Nov 7, 2025
Accepted on: Jan 22, 2026
Published on: May 6, 2026
In partnership with: Paradigm Publishing Services
Publication frequency: Volume open

© 2026 Swen Follak, Ufuk Can Biçici, Antonia Griesbacher, Sabrina Kuchling, Elisabeth Reiter, Michael Schwarz, Michael Treiblmeier, Peter Riegler-Nurscher, published by Universität für Bodenkultur Wien
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.