Gestão Agrícola Avançada: Um mergulho profundo na previsão de rendimento do METOS® com Wolfgang Fuchs.

Agricultura inteligente em ação - Validação do METOS® Previsão do rendimento do trigo em Olds, Canadá

Em cada estação, os agricultores enfrentam o desafio crítico de maximizar o rendimento e minimizar o desperdício. Com METOS® Predição de RendimentoAgora, eles podem enfrentar esse desafio de frente. Esta ferramenta permite aos produtores planear estrategicamente a fertilização, a irrigação e a proteção das plantas com uma precisão sem precedentes. Não se trata apenas de reduzir custos - trata-se de tirar partido de dados inteligentes para uma agricultura mais inteligente. Ao otimizar a utilização dos recursos, os agricultores não se limitam a aumentar os seus resultados; promovem ativamente um ecossistema mais saudável e um clima mais sustentável.

O METOS® Predição de Rendimento Solução fornece aos agricultores dados imediatos e precisos sobre o potencial de rendimento das culturas, reflectindo diretamente a disponibilidade de água. Melhorado por um sistema de METOS® estação meteorológicaO sistema de gestão de riscos e de segurança garante que as previsões não são apenas rápidas, mas também excecionalmente precisas.

Ver o METOS® diferença em ação, apresentando uma experiência de campo rigorosa em Alberta, Canadá, que realça a precisão das nossas previsões de rendimento do trigo.

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Validação do METOS® Previsão de rendimento: A experiência de campo do Olds College

Em 2022, o Olds College Centre for Innovation (OCCI) testou rigorosamente o METOS® O modelo de previsão de rendimento através de uma experiência de campo pormenorizada em Alberta, Canadá. Este estudo foi concebido para avaliar criticamente a exatidão da ferramenta na previsão do rendimento do trigo (Fig. 1).
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Fig 1: Vista detalhada do FarmView, FieldClimate, destacando a zona de cultivo designada para o ensaio METOS® Yield Prediction. A área delineada em vermelho mostra os limites dentro dos quais o rendimento do trigo foi analisado, localizado a oeste de Olds, em Alberta, Canadá, permitindo o monitoramento preciso e a coleta de dados para o estudo.

A sementeira, a fertilização e a gestão fitossanitária foram realizadas de acordo com as práticas agrícolas comuns na região. Além disso, ferramentas integradas para planeamento do trabalho e tirar partido dos dados meteorológicos da sua estação oferecer mais apoio à tomada de decisões.

As zonas de produtividade identificadas, cartografadas com base em dados históricos de colheita, orientaram a colocação de estações meteorológicas no terreno em três zonas distintas (Fig. 2). Ao longo da estação de crescimento de 2022, foram recolhidos dados abrangentes sobre as características do solo e da planta, as condições climáticas e os factores determinantes do rendimento das culturas.

Olds_Mapa das zonas de produtividade
Fig 2: Mapa das zonas de produtividade (vermelho para menor rendimento, verde para maior rendimento) com três pontos pretos indicando onde foram instaladas estações meteorológicas e recolhidas amostras para informar as previsões de rendimento.

Otimização da previsão da produção: Configurações principais

Configurar o Predição de Rendimento é simples, exigindo apenas algumas definições iniciais para começar. Para obter os resultados mais precisos, são tidas em conta condições específicas como a textura do solo e os níveis de humidade. Aprofundamos a otimização destas definições para uma previsão de rendimento ideal na nossa Conversa sobre o tempo na quinta (#007).

A nossa simulação da produção de trigo no campo experimental de Olds foi adaptada para refletir as condições locais (Fig. 3). Introduzimos a data de sementeira real para alinhar com o ciclo de vida da cultura, definimos a humidade do solo para um nível típico do perfil do solo da região e escolhemos uma textura franco-argilosa com base em análises do solo. Ajustámos a data de maturidade e as definições de rendimento para refletir as médias regionais, garantindo uma previsão realista.

  • Data da sementeira: 5 de maio de 2022
  • Humidade inicial do solo: normal (60%)
  • Textura do solo: franco-argiloso
  • Ajustamento da data de vencimento: deslocou o cursor para corresponder à data observada (31 de agosto de 2022)
  • Ajustamento do rendimento: deslocou o cursor para se aproximar da média regional de 77,5 bu/ac (2016-2021)
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Fig. 3: Interface de configuração do METOS® Yield Prediction para trigo, ilustrando as definições personalizadas aplicadas no ensaio de campo 2022 Olds, incluindo a data de sementeira e as condições do solo.

Para o ensaio de rendimento do trigo em Olds, introduzimos o valor real de data de sementeira de 5 de maio e data de colheita de 9 de setembro na ferramenta de Previsão de Rendimento. Embora a data de colheita prevista seja geralmente uma consideração secundária, serve de apoio em cenários raros. Crucialmente, a replicação exacta das condições de campo, tais como a data correcta de tipo de cultura e a data de sementeira, é vital para previsões de rendimento fiáveis.

Para afinar a maturidade Para definir a data na nossa ferramenta de previsão de rendimento, utilizámos a data real observada, que foi 31 de agosto de 2022. Esta data, embora um pouco mais tarde do que o habitual, é considerada razoável para a zona. Para a média rendimento Para um ajuste fino, incorporámos dados publicados em linha da Agriculture Financial Service Corporation (AFSC) de Alberta, que revelaram um rendimento médio de trigo de 77,5 bu/ac de 2016 a 2021.

Peritos agrícolas locais, utilizando tanto dados históricos da AFSC como investigação do Olds CollegeA Comissão Europeia, no seu relatório sobre a campanha de 2022, estabeleceu 95 bu/ac como limite máximo para as previsões de rendimento médio. Este limite superior só é aplicado se a previsão do modelo ultrapassar este valor, situação que não se verificou na campanha de 2022. Para humidade inicial do solo-um fator crucial para uma previsão exacta da produção- baseámo-nos nos dados oficiais da Atualização da Situação da Humidade Agrícola do Governo de Alberta, fixando-a num nível "normal", aproximadamente 60%. Esta percentagem representa o conteúdo real de água disponível para um perfil de solo de um metro. Além disso, textura do solodeterminada através da análise de amostras, foi identificada como argilosa.

Resultados: Mapa de produtividade e NDVI de satélite

O mapa de rendimento da colheita da ceifeira-debulhadora (Fig. 4) mostra uma grande variação dentro do campo experimental.
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Fig 4: Este mapa de produtividade detalhado, capturado a partir dos dados de colheita da ceifeira-debulhadora, ilustra de forma vívida a variabilidade espacial da produtividade do trigo no campo experimental da Olds em 2022. A gama de cores representa os diferentes níveis de rendimento, fornecendo uma representação visual da produtividade do campo.

O METOS® imagens de satélite (Fig. 5) revela o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) em todo o campo, com leituras mais baixas alinhadas com as secções menos produtivas do sul/sudeste e do nordeste, como mostra o mapa de produtividade (Fig. 4). Esta correlação sublinha a utilidade do NDVI de satélite como indicador do estado das culturas e do rendimento potencial, demonstrando o seu valor na agricultura de precisão.

Equipados com uma estação meteorológica no local, captámos precipitação exacta ao longo da estação. Durante a experiência, a precipitação total atingiu 341 mm, ultrapassando a média de longo prazo de Olds em 10%, que é de 309 mm. Este desvio é um fator crítico para avaliar a adaptabilidade da Previsão do Rendimento a condições meteorológicas variáveis.

Análise de satélite Olds_NDVI
Fig 5: Sobreposição da análise de satélite NDVI no campo experimental de Olds, captando a saúde e a densidade da vegetação em 20 de julho de 2022.

Avaliação da precisão do METOS® Predição de Rendimento

A exatidão da previsão do rendimento das culturas está intrinsecamente ligada a tempo padrões climáticos, predominantemente a precipitação. Dadas as incertezas inerentes às previsões meteorológicas sazonais, a fiabilidade da previsão do rendimento pode variar, especialmente no início da estação, quando se baseia mais nos dados de precipitação projectados do que nas medições directas das estações meteorológicas.

METOS® O Yield Prediction supera de forma inteligente estes desafios relacionados com o clima. Fizemos uma parceria com Meteoblue, um topo previsão do tempo para garantir que as nossas previsões se baseiam nos melhores dados disponíveis. Também recomendamos que os produtores instalem o nosso estações meteorológicas físicas diretamente nos seus campos. Desta forma, obtêm as leituras meteorológicas mais exactas possíveis, algo que uma estação virtual não consegue igualar.

À medida que a estação se desenrola, a nossa previsão de rendimento integra de forma inteligente os dados meteorológicos reais recolhidos no campo, reduzindo gradualmente a dependência das previsões meteorológicas. Esta combinação inteligente de previsões e dados em tempo real garante que a precisão das nossas previsões melhora a cada dia que passa, aproveitando os pontos fortes das previsões meteorológicas e das medições localizadas.

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