Mindannyian beszélünk az időjárásról, és valójában sok ember számára ez a beszélgetés témája, a mezőgazdaságban pedig a kávézás körül is gyakran ez a téma. A mezőgazdaságban az időjárási hatások általában a pénzügyi siker vagy kudarc fő kockázatát jelentik.

Farm Weather Talk #001

Az északi félteke termesztésében a gazdáknak évente akár 70%-nyi ellenőrizhetetlen kockázatot is jelent, és ez a kockázat az éghajlat változékonyságával egyre nő. Gondoljunk csak bele, a jövedelmünkből akár 70%-t is az anyatermészet irányít, "Időjárás"!

Nos, mit lehet tenni az időjárás mezőgazdasági termelési rendszerre gyakorolt hatásaival kapcsolatban?

Weather_cover

Többet kell tennünk, mint beszélni róla, hanem időben kezelni a hatásokat, hogy csökkentsük a kockázatot. Ez az a terület, ahol a terep-specifikus meteorológiai állomás vagy IoT-eszköz kerül a játékba. A helyspecifikus eszköz a terepről számos információt szolgáltathat, a hőmérséklet, a relatív páratartalom, a levélnedvesség, a csapadék, a szélsebesség/irány, a napsugárzás, a talaj hőmérséklete/nedvessége, az ET, a delta T, stb. közel valós időben.

Oké, ez sok információnak hangzik, és mit kezdjünk az információval?

  • A hőmérsékletre vonatkozó információk a következőkkel szolgálhatnak a fagyveszélyre vonatkozó részletek, termesztési foknapok a termesztés szakaszolásához, és a csapadék biztosítja az egyenlet kínálati oldalával egy vízháztartás ami a hozamot és a termék hatékonyságát növeli.
  • ET0 a vízigény az egyenlet oldala, amelyet a hőmérséklet, a relatív páratartalom, a szélsebesség és a napsugárzás, illetve a növény óránkénti és napi vízigénye alapján számítanak ki.
  • Szélsebesség/irány és delta T fontosak minden permetezési alkalmazások.
  • A hőmérséklet, a relatív páratartalom és a levelek nedvessége irányítja a betegségfolyamatokat..

Amint láthatja, a terület-specifikus alkalmazások listája igen széles, így a befektetés megtérülése ezen irányítási kérdések bármelyikének esetében magas.

Például, a terméshozamoknak a talaj ismert vízellátottsága alapján történő megcélzása növelheti a hozamokat vagy csökkentik a következmények hatását növénybetegség nyomás megőrizheti a terméshozamot, ezek több tízezer dollárba kerülnek bármely szántóföldi gazdálkodási rendszerben. Ezen előnyökön túlmenően az egyes rendszerekből származó információk érzékelő riasztásként elküldhető, hogy tájékoztassa a felhasználót egy meghatározott kritérium teljesüléséről, pl. nyugati szél 20 km/h sebességgel.

Amint látjuk, a helyspecifikus terepi meteorológiai állomás vagy IoT az eszköz segíthet csökkenteni a "nem ellenőrizhető kockázat" hatásait, amellyel a gazdáknak az eddigi időjárás alapján szembe kell nézniük., de ez csak a fele az időjárási megoldásnak, a másik része az előrejelzés. Igen, meg kell beszélnünk időjárás-előrejelzések, mivel az időjárás jövőbeni hatásai ugyanolyan fontosak, ha nem fontosabbak, mint az aktuális körülmények.

 

De hogyan kapunk pontos időjárás-előrejelzést egy mezőre?

Napjainkban, sok más iparághoz hasonlóan, a nagy adathalmazok kiszámításának képessége egyre könnyebbé és gyorsabbá válik. Ez lehetővé teszi a meteorológusok számára, hogy konkrét előrejelzéseket készítsenek, amelyek a területspecifikus állomás időjárási adatain alapulnak. Igen, a terepi állomás adatai segítenek az előrejelzés finomításában és hangolásában. Ezen túlmenően az előrejelzés intelligenssé válik a terepi állomás számára, de az AI (mesterséges intelligencia) segítségével megtanulja a helyi körülményeket.

Ezt tovább fokozza az előrejelzéshez alkalmazott ensemble megközelítés, azaz több, a teljesítmény alapján súlyozott modell. Mit jelent mindez? Azt jelenti, hogy mostantól van egy területspecifikus előrejelzés amely óránként frissül a következő 7 napra, ami nagyon pontos (a pontosságot egy másik Farm Weather Talk részletben fogom megvitatni), és nem a legközelebbi városon alapul, hanem az Ön terepi eszköze alapján épül fel.

Mit kezdjünk tehát ezekkel a területspecifikus előrejelzésekkel?

  • Először is, betekintést nyújtanak számunkra számos terepi művelet feltételeibe, javítják a meghozott döntések zsigeri ellenőrzését, mint például, hogy a szél kedvező-e a permetezés a következő 24, 48 vagy 72 órában.
  • Az előrejelzéseket olyan munkaszervezési eszközökhöz/megoldásokhoz is hozzáadják, mint a vetési ablakok, növényvédelem, betakarítási feltételek, talajművelési képesség, a szántóföldek megközelíthetősége és a növénytáplálás. Ezek a megoldások óránkénti ablakok az egyes műveletek körülményeire.
  • A helyspecifikus előrejelzéseket is hozzá lehet adni a betegség kockázati modellek, amelyek aztán előrejelzést adnak a következő 24, 48 vagy 72 óra jövőbeli körülményeiről.
  • Természetesen a terméshozam-előrejelzés alapulhat egy jövőbeli előrejelzésen is, de ez egy szezonálisan kiigazított előrejelzést használ, hogy becslést készítsen a terméshozam-előrejelzéshez szükséges potenciális vízkészletről a vegetációs időszakban.

Amikor úgy dönt, hogy időjárás-állomást vagy IoT-eszközt vásárol a gazdasága/földjei számára, mindig vegye figyelembe a következőket helyspecifikus időjárás-előrejelzés. Az állomásra és az előrejelzésre úgy kell gondolni, mint a mogyoróvajra és a zselére, kéz a kézben járnak a gazdaságirányítási döntésekben.

A szerzőről:
Guy Ash az elmúlt 30 évben agrármeteorológusként és földmegfigyelési tudományos szakemberként dolgozott. Jelenleg az ausztriai Pessl Instruments globális képzési és nagyvállalati menedzsere Kanadában. A Pessl Instrument egy IoT-vállalat, amely hardver (loggerek és érzékelők) és szoftvermegoldásokat gyárt, amelyek a mezőgazdasági ágazatra összpontosítanak. Több mint 85 országban dolgozunk, és több mint 70 000 eszközt és 700 000 érzékelőt telepítettünk a mezőgazdasági alkalmazások széles skálájához: betegségkezelés, öntözés, talajnedvesség, rovarcsapdák, terménykamerák, időjárás-állomások, talajtermékenység stb. Az egyik feladata, hogy globális képzést biztosítson a legkülönfélébb növények - rizs, búza, szójabab, narancs, kukorica, repce, takarmányok, szőlő, gyümölcsök és zöldségek stb. - IoT-megoldásainak széles listájához.

Avatar-Guy

Guy Ash,
METOS® Globális képzési menedzser