Mejora de la gestión agrícola: Una inmersión profunda en METOS® Yield Prediction con Wolfgang Fuchs.

Agricultura inteligente en acción - Validación de METOS® Predicción del rendimiento del trigo en Olds, Canadá

Cada temporada, los agricultores se enfrentan al reto crucial de maximizar el rendimiento y minimizar los residuos. Con METOS® Predicción del rendimientoAhora pueden hacer frente a este reto. Esta herramienta permite a los productores planificar estratégicamente la fertilización, el riego y la protección de las plantas con una precisión sin precedentes. No se trata sólo de reducir costes, sino de aprovechar los datos inteligentes para una agricultura más inteligente. Al optimizar el uso de los recursos, los agricultores no sólo mejoran su cuenta de resultados, sino que fomentan activamente un ecosistema más sano y un clima más sostenible.

En METOS Predicción del rendimiento Solución proporciona a los agricultores datos inmediatos y precisos sobre el potencial de rendimiento de los cultivos, reflejando directamente la disponibilidad de agua. Mejorado por un METOS® estación meteorológicaEllo garantiza que las predicciones no sólo sean rápidas, sino también excepcionalmente precisas.

Ver el METOS® en acción, mostrando un riguroso experimento de campo en Alberta (Canadá) que pone de relieve la precisión de nuestras predicciones sobre el rendimiento del trigo.

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Validación de METOS® Predicción del rendimiento: El experimento de campo del Olds College

En 2022, el Centro de Innovación del Olds College (OCCI) probó rigurosamente el METOS® Predicción del Rendimiento mediante un experimento de campo detallado en Alberta (Canadá). Este estudio se diseñó para evaluar críticamente la precisión de la herramienta en la predicción del rendimiento del trigo (Fig. 1).
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Fig 1: Vista detallada de FarmView, FieldClimate, en la que se destaca la zona de cultivo designada para el ensayo de predicción del rendimiento METOS®. La zona delineada en rojo muestra los límites dentro de los cuales se analizó el rendimiento del trigo, situados al oeste de Olds en Alberta (Canadá), lo que permitió un seguimiento y una recopilación de datos precisos para el estudio.

La siembra, la fertilización y la gestión fitosanitaria se llevaron a cabo siguiendo las prácticas agrícolas habituales en la región. Además, se utilizaron herramientas integradas de planificación del trabajo y aproveche los datos meteorológicos de su estación ofrecer un mayor apoyo a la toma de decisiones.

Las zonas de productividad identificadas, cartografiadas utilizando datos históricos de cosecha, guiaron la colocación de estaciones meteorológicas sobre el terreno en tres zonas distintas (Fig. 2). A lo largo del periodo vegetativo de 2022 se recopilaron datos exhaustivos sobre las características del suelo y las plantas, las condiciones climáticas y los factores determinantes del rendimiento de los cultivos.

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Fig. 2: Mapa de las zonas de productividad (rojo para menor rendimiento, verde para mayor rendimiento) con tres puntos negros que indican los lugares donde se instalaron estaciones meteorológicas y se tomaron muestras para fundamentar las predicciones de rendimiento.

Optimización de la predicción del rendimiento: Ajustes clave

Configuración del Predicción del rendimiento es sencillo y sólo requiere unos pocos ajustes iniciales para empezar a utilizarlo. Para obtener los resultados más precisos, se tienen en cuenta condiciones específicas como la textura del suelo y los niveles de humedad. Profundizamos en la optimización de estos ajustes para una previsión óptima del rendimiento en nuestro Charla sobre el tiempo en la granja (#007).

Nuestra simulación del rendimiento del trigo en el campo de ensayo de Olds se adaptó para reflejar las condiciones locales (Fig. 3). Introdujimos la fecha de siembra real para alinearla con el ciclo de vida del cultivo, fijamos la humedad del suelo en un nivel típico para el perfil del suelo de la región y elegimos una textura franco-arcillosa basada en los análisis del suelo. La fecha de madurez y el rendimiento se ajustaron a las medias regionales para garantizar una predicción realista.

  • Fecha de siembra: 5 de mayo de 2022
  • Humedad inicial del suelo: normal (60%)
  • Textura del suelo: franco arcilloso
  • Ajuste de la fecha de vencimiento: se ha desplazado el control deslizante para que coincida con la fecha observada (31 de agosto de 2022).
  • Ajuste del rendimiento: se ha movido el control deslizante para que se aproxime a la media regional de 77,5 bu/ac (2016-2021).
Interfaz Olds_Configuration
Fig. 3: Interfaz de configuración de METOS® Yield Prediction para trigo, que ilustra los ajustes personalizados aplicados en el ensayo de campo Olds 2022, incluidas la fecha de siembra y las condiciones del suelo.

Para el ensayo de rendimiento del trigo en Olds, introdujimos el fecha de siembra del 5 de mayo y fecha de cosecha del 9 de septiembre en la herramienta de predicción de rendimientos. Aunque la fecha de cosecha prevista suele ser una consideración secundaria, sirve de respaldo en casos excepcionales. Es fundamental que se reproduzcan con exactitud las condiciones del campo, como la correcta tipo de cultivo y la fecha de siembra, es vital para realizar predicciones fiables del rendimiento.

A ajuste fino el vencimiento Para el ajuste de la fecha en nuestra herramienta de predicción de rendimientos, hemos utilizado la fecha real observada, que fue el 31 de agosto de 2022. Esta fecha, aunque algo más tardía de lo habitual, se considera razonable para la zona. Para la media rendimiento Para el ajuste fino, incorporamos datos publicados en línea de la Agriculture Financial Service Corporation (AFSC) de Alberta, que mostraban un rendimiento medio del trigo de 77,5 bu/ac de 2016 a 2021.

Expertos agrícolas locales, utilizando tanto datos históricos del AFSC como investigación del Olds Collegeestableció 95 bu/ac como límite máximo para las predicciones de rendimiento medio. Este límite superior sólo se aplica si la previsión del modelo supera esta cifra, situación que no se dio en la campaña de 2022. Para humedad inicial del suelo-factor crucial para una previsión precisa del rendimiento- nos basamos en los datos oficiales de la Actualización de la Situación de la Humedad Agrícola del Gobierno de Alberta, fijándola en un nivel "normal", aproximadamente 60%. Este porcentaje representa el contenido real de agua disponible para un perfil de suelo de un metro. Además, textura del suelodeterminado mediante análisis de muestras, se identificó como franco arcilloso.

Resultados: Mapa de rendimiento y NDVI por satélite

El mapa de rendimiento de la cosecha con cosechadora (Fig. 4) muestra una gran variación dentro del campo de ensayo.
Mapa de Olds_Yield
Fig. 4: Este mapa detallado del rendimiento, obtenido a partir de los datos de cosecha de la cosechadora, ilustra vívidamente la variabilidad espacial del rendimiento del trigo en el campo de ensayo Olds en 2022. La gama de colores representa los diferentes niveles de rendimiento, proporcionando una representación visual de la productividad del campo.

El METOS® imágenes por satélite (Fig 5) revela que el NDVI (Índice de vegetación de diferencia normalizada) en todo el campo, con lecturas más bajas alineadas con las secciones sur/sureste y noreste menos productivas, como se muestra en el mapa de rendimiento (Fig 4). Esta correlación subraya la utilidad del NDVI por satélite como indicador de la salud de los cultivos y del rendimiento potencial, demostrando su valor en la agricultura de precisión.

Equipados con una estación meteorológica in situ, captamos precipitaciones precisas mediciones a lo largo de la estación. Durante el experimento, las precipitaciones totales alcanzaron los 341 mm, superando en 10% la media a largo plazo de Olds, que se sitúa en 309 mm. Esta desviación es un factor crítico para evaluar la adaptabilidad de Yield Prediction a condiciones meteorológicas variables.

Análisis por satélite Olds_NDVI
Fig 5: Superposición del análisis por satélite NDVI en el campo de ensayo de Olds, que capta la salud y densidad de la vegetación el 20 de julio de 2022.

Evaluación de la precisión de METOS® Predicción del rendimiento

La precisión de la predicción del rendimiento de los cultivos está estrechamente relacionada con tiempo predominantemente las precipitaciones. Dadas las incertidumbres inherentes a las previsiones meteorológicas estacionales, la fiabilidad de la predicción del rendimiento puede fluctuar, sobre todo al principio de la temporada, cuando se basa más en los datos de precipitaciones previstos que en las mediciones directas de las estaciones meteorológicas.

METOS® Yield Prediction supera de forma inteligente estos retos meteorológicos. Hemos colaborado con Meteoblueun top previsión meteorológica para garantizar que nuestras predicciones se basan en los mejores datos disponibles. También recomendamos a los cultivadores que instalen nuestro estaciones meteorológicas físicas justo en sus campos. De este modo, obtienen las lecturas meteorológicas más precisas posibles, algo que una estación virtual no puede igualar.

A medida que avanza la temporada, nuestra Predicción de Rendimiento integra de forma inteligente datos meteorológicos reales recogidos sobre el terreno, reduciendo gradualmente la dependencia de las previsiones meteorológicas. Esta combinación inteligente de previsiones y datos en tiempo real garantiza que la precisión de nuestras predicciones mejore con el paso de los días, aprovechando los puntos fuertes tanto de las previsiones meteorológicas como de las mediciones localizadas.

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