Doar pentru că primăvara, dacă dai cu piciorul în pământ și crezi că ai suficientă umiditate în sol, nu ai nicio idee despre ce se întâmplă de fapt, până când nu sapi și te uiți la el (ceea ce necesită timp) sau folosești tehnologia IoT (o abordare mai ușoară) pentru a afla ce ai. Aici intervine Predicția randamentului.
Predicția randamentului - Ați înțeles?
În a doua tranșă a emisiunii Farm Weather Talk, am discutat despre beneficiile prognoze meteorologice specifice locului și de ce sunt o necesitate pentru a fi integrate în toate instrumentele de sprijinire a deciziilor în exploatațiile agricole, deoarece fac parte din soluția de reducere a "riscurilor incontrolabile" cu care se confruntă agricultorii zi de zi. În această tranșă vom analiza modul în care un stație meteo sau dispozitiv IoT cu un prognoză poate fi utilizat pentru a face o predicție a randamentului până la data curentă, dar și până la scadență.
Doar pentru că primăvara, dacă dai cu piciorul în pământ și crezi că ai suficientă umiditate în sol, nu ai nicio idee despre ce se întâmplă de fapt, până când nu sapi și te uiți la el (ceea ce necesită timp) sau folosești tehnologia IoT (o abordare mai ușoară) pentru a afla ce ai. Datele specifice tipului de sol pot fi colectate și traduse exact unde vă aflați în ceea ce privește umiditatea solului într-o recoltă bazată pe apă și pot oferi un răspuns foarte bun la o anumită problemă, cum ar fi nutriția. Dacă știți că aveți doar cinci centimetri de apă stocată față de nouă centimetri de apă stocată într-un profil de sol diferit, veți gestiona nutrienții și cultura în mod diferit.
Contexte de predicție a randamentului
Randamentul oricărei culturi se bazează pe potențialul genetic al semințelor, pe cantitatea de umiditate a solului la însămânțare, pe precipitațiile din timpul sezonului de creștere (și pe irigații), pe ratele adecvate de fertilitate și pe alte decizii de gestionare în timp util: controlul buruienilor, controlul bolilor, controlul insectelor și, desigur, pe factori meteorologici care este, de obicei, cel mai important risc incontrolabil.
În termeni simpli, dezvoltarea unei plante sau a unei culturi este foarte asemănătoare cu un carnet de cecuri (intrări și ieșiri), în care există o parte a aprovizionării (precipitații și/sau irigații) și o parte a cererii (temperatură). Prin urmare, cei doi factori cei mai importanți pentru randament sunt furnizarea de umiditate și temperatura, în condițiile în care toate celelalte decizii de gestionare a câmpului sunt realizate în mod corespunzător.
Temperatura sau căldura este importantă, deoarece determină consumul de apă și dacă o cultură va ajunge la maturitate sau va suferi de stres termic, dar aprovizionarea cu umiditate are cel mai mare impact asupra potențialului de producție, deoarece este responsabilă pentru transportul nutrienților către plante pentru fotosinteză. Acesta este motivul pentru care aprovizionarea cu umiditate este adesea menționată ca fiind REZERVOR DE GAZ CROPS pentru potențialul de producție.
Fiecare cultură are curbe de eficiență a utilizării apei în funcție de randament. Cercetările și testele de teren efectuate de-a lungul anilor au identificat numărul de bushels produși pentru fiecare inch sau 25 mm de apă din sol folosit de o cultură. Pentru unele culturi obișnuite, acest lucru echivalează cu 5-6 bu la canola, 7-8 bu la grâu și 10-12 bu la porumb pentru fiecare centimetru sau 25 mm suplimentar de apă din sol adăugat. Numărul de bușteni produși per inch sau 25 mm de apă din sol se va schimba în timp, pe măsură ce se lansează noi soiuri cu o genetică mai bună.
Prin urmare, cantitatea totală de apă din sol disponibilă (furnizată) pentru o cultură în timpul sezonului de vegetație este egală cu cantitatea de umiditate a solului disponibilă la momentul însămânțării (determinată de tipul de sol) plus cantitatea de precipitații și/sau de irigare (umiditate a solului) primită în timpul sezonului de vegetație. Utilizarea sau cererea de apă din sol este determinată de temperatură și de tipul/textura solului. Acești doi factori (oferta și cererea) definesc potențialul de producție.
După cum s-a menționat, tipul/textura solului este un factor critic în determinarea cantității de apă din sol pe care plantele o au la dispoziție pentru dezvoltare. De fapt, plantele nu pot utiliza toată apa reținută în sol. Limita superioară este capacitatea de câmp, în timp ce limita inferioară este punctul de ofilire permanentă.
Capacitate de câmp este cantitatea maximă de apă reținută în sol, măsurată la câteva zile după un eveniment de saturație (ploaie abundentă sau irigare).
Punct permanent de ofilire se întâmplă dacă o plantă nu mai poate extrage apă din sol pentru a-și satisface nevoile, atunci aceasta va începe să se ofilească, acesta fiind punctul în care apa nu mai este disponibilă pentru plantă.
Uzina Apă disponibilă este diferența dintre capacitatea de câmp și punctul de ofilire, în care planta nu mai poate extrage apă din sol. Cu alte cuvinte, nu toată apa reținută în sol este disponibilă pentru plante.
Acesta este motivul pentru care un Nivelul de epuizare admisibil se utilizează în funcție de tipul de sol și de cultură. În cazul majorității culturilor de cereale și oleaginoase, nivelurile de epuizare admise sunt de 50% din capacitatea câmpului, în timp ce pentru legume și plante rădăcinoase, acest nivel este de 65% din capacitatea câmpului.
Ilustrația arată în mod clar că un sol nisipos sau argilos nisipos are o cantitate limitată de apă disponibilă pentru dezvoltarea culturii, în timp ce un sol argilos nisipos sau argilos are un rezervor de apă mult mai mare și, prin urmare, un potențial de producție mai mare. Cu alte cuvinte, solul argilos nisipos trebuie reîncărcat mai des decât solul argilos argilos. Tabelul de mai jos ilustrează faptul că solul grosier poate stoca 5,7 inci (145 mm) de apă la 4 picioare sau 120 cm, în timp ce solul fin poate stoca 10,4 inci (265 mm) de apă la aceeași adâncime a profilului.
Bine, am vorbit despre factorii care determină randamentul unei culturi, dar cum facem o estimare a randamentului până la data actuală și apoi până la maturitate pentru un câmp? Aici intervine dispozitiv IoT de câmp și prognoză să vină. Să analizăm cum se face acest lucru.
Configurația de predicție a randamentului
În primul rând, trebuie să definiți spațial locația câmpului sau zona (zonele) de cultură pentru care doriți să faceți estimarea randamentului. Ilustrația de mai jos arată cum se face acest lucru, prin definirea zonei de cultură în cadrul unui câmp. Zonele de cultură sunt de obicei definite pe baza tipului de sol și a topografiei.
Deoarece folosim un model pentru a prezice utilizarea apei de către cultură, trebuie să stabilim mai mulți parametri: tipul de cultură, data însămânțării și data preconizată a recoltei, cel mai bun randament mediu posibil, umiditatea inițială a solului, tipul de sol, capacitatea câmpului și punctul de ofilire, stația de temperatură a aerului și sursa de ploaie, după cum se arată în ilustrația de mai jos.
Pentru selectarea dispozitivelor IoT, temperatura este utilizată pentru a estima dezvoltarea culturilor, în timp ce pluviometrul este utilizat pentru a capta cantitatea de apă adăugată în sol. Așadar, stația cu precipitații ar trebui să se afle în sau la marginea câmpului pentru a se asigura că valorile sunt reprezentative pentru acel câmp.
Dispozitivul de temperatură poate fi de la aceeași stație sau de la o stație aflată în apropiere, deoarece temperatura nu se modifică prea mult pe o distanță spațială scurtă, ca și precipitațiile. Ilustrațiile de mai jos prezintă două tipuri de stații care pot fi utilizate µMETOS sau nMETOS pentru acest tip de aplicație.
Umiditatea inițială a solului este importantă, deoarece stabilește cantitatea de apă disponibilă în momentul însămânțării în funcție de tipul de sol (câtă apă este în rezervorul de benzină la începutul anului). Modificarea acestor două valori va crea scenarii de randament diferite (instrumente de planificare) pentru zona de cultură.
Rezultatele predicției randamentului
Bine, am discutat despre importanța de a avea un dispozitiv IoT cu o prognoză pentru a ajuta la reducerea riscului incontrolabil cu care se confruntă fermierii, dar cum funcționează acest lucru pentru predicția randamentului?
Pentru soluția de predicție a randamentului, folosim Prognoza normală pe termen lung (precipitații medii normale) până la data actuală și până la maturitatea fiziologică. De asemenea, utilizăm un Ajustare sezonieră Ajustare prognoză care utilizează condițiile observate (precipitații) până în prezent, plus o prognoză ajustată în funcție de tipul de sezon (umed, normal sau uscat). Acești termeni și ilustrații sunt descriși mai jos.
Termeni utilizați în graficul de predicție a randamentului:
- Randament "până în prezent" (sezonul curent): Această predicție include precipitațiile măsurate de stație de la semănat și umiditatea inițială a solului stabilită de dumneavoastră. Presupune că nu vor mai cădea precipitații după ziua de astăzi pentru restul sezonului, adică un scenariu de cel mai rău caz.
- Maturitatea fiziologică a culturilor prognozată: Prevederea finalizării formării randamentului (și anume, nu se mai înregistrează nicio creștere a randamentului după această dată). Rețineți că recoltarea este de obicei cu câteva săptămâni mai târziu, în funcție de cultură, deoarece boabele trebuie să se usuce.
- Producția preconizată la recoltă (sezon normal pe termen lung): Aceasta presupune o ploaie medie (sezon normal) pentru întregul sezon, începând cu setările dvs. de umiditate inițială a solului.
- Producția prognozată la recoltă (sezonul actual + prognoza de ploaie): Această valoare ia în considerare nu numai setarea inițială a umidității solului și precipitațiile măsurate de stație de la semănat, ci și o prognoza sezonieră până la data prevăzută pentru maturitatea fiziologică a culturii. Cu toate acestea, nu uitați că prognozele sezoniere de precipitații au o incertitudine considerabilă. Rețineți că atunci când astăzi trece data maturității fiziologice a culturii, această valoare va fi identică cu Randamentul "astăzi" (a se vedea mai sus), deoarece în acest moment, predicția se bazează în întregime pe datele măsurate de stație.
Vă rugăm să rețineți: Valorile previzionate ale randamentului reprezintă o estimare a randamentului potențial la recoltare. Această estimare se bazează în mare parte pe estimările (măsurate, medii istorice și prognozate) privind precipitațiile. Alți factori care limitează randamentul, cum ar fi dăunătorii, bolile, fertilitatea solului și alții, nu sunt (în prezent) luați în considerare. Nu există nicio garanție că randamentul real la recoltă se va încadra în intervalele prezentate. Cu toate acestea, valorile previzionate pot servi ca o indicație în timpul sezonului pentru a ști dacă este posibil ca performanța randamentului culturii să se situeze sub sau să depășească media istorică. Folosiți aceste informații suplimentare atunci când luați decizii de gestionare, cum ar fi fertilizarea sau irigarea.
Ilustrația de mai jos prezintă prognoza ajustată în funcție de sezon și prognoza normală pe termen lung. În mod clar, sezonul este mult mai secetos decât în mod normal, ceea ce duce la producții slabe. Decizia de gestionare ar putea fi aceea de a renunța la orice alte substanțe nutritive din cauza lipsei de apă din sol pentru randament. Pe baza acestei decizii, probabil că vor fi ajustate și alte practici de gestionare.
În combinație cu predicția randamentului, sunt oferite imagini din satelit pentru un anumit câmp sau zonă de cultură. Oferim doi indici satelitare de la satelitul Sentinel 2 (rezoluție de 10 metri): LAI (indicele de suprafață foliară) și NDVI (indicele de vegetație diferențială normalizată). Fiecare dintre acestea poate fi utilizat fie pentru a examina cantitatea de acoperire a solului, fie acoperirea solului și vigoarea vegetației. Cu cât numărul este mai mare sau verdele mai strălucitor din legendă înseamnă o cultură mai viguroasă.
Imaginea de mai jos ilustrează înverzirea culturii pe parcursul sezonului de vegetație, cu diferențe în ceea ce privește starea de sănătate a plantelor pe câmp. Zonele verzi mai mari reprezintă culturi mai sănătoase, în timp ce valorile bej reprezintă o vigoare mai redusă a plantelor. Imaginile mai clare arată mai clar variabilitatea în câmp sau dezvoltarea anormală care poate fi investigată în continuare pentru alte probleme de gestionare: apă, fertilitate, boli sau probleme legate de insecte. Valoarea maximă a NDVI sau vârful curbei a fost asociată cu potențialul de supraproducție și cu dezvoltarea maximă a biomasei. Acest lucru se vede clar și în imaginea de mai jos.
Dacă aveți date combinate de recoltare, puteți, de asemenea, să comparați rezultatele cu imaginile din satelit, așa cum arată ilustrația de mai jos. Zonele NDVI mai înalte sunt asociate cu producții combinate mai mari.
Ce am învățat și care au fost rezultatele?
Pe baza previziunilor privind producția din zonele de cultură și a informațiilor din satelit, un fermier poate ajusta deciziile importante de gestionare în timpul sezonului de creștere în ceea ce privește apa, bolile, gestionarea insectelor și aplicarea de îngrășăminte suplimentare. Îmbunătățirea gestionării nutrienților: rata și momentul potrivit pentru randamente mai mari și calitatea culturilor. Pentru câmpul demonstrativ utilizat în această prezentare, soluția de predicție a randamentului a estimat un randament mediu de 22 bu/mp, care este foarte slab din cauza unui an secetos, în timp ce randamentele medii combinate au fost de 20 bu/mp. Așadar, așa cum s-a discutat anterior, un dispozitiv de câmp IoT ar trebui să meargă mână în mână cu o prognoză la nivel de câmp pentru decizii de gestionare îmbunătățite care să ajute la reducerea riscului incontrolabil cu care se confruntă un fermier în operațiunile zilnice.
Despre autor:
Guy Ash a lucrat în ultimii 30 de ani ca agrometeorolog și specialist în știința observațiilor terestre. În prezent, este managerul global de formare și al conturilor cheie în Canada pentru Pessl Instruments, Austria. Pessl Instrument este o companie IoT care produce hardware (loggere și senzori) și soluții software care se concentrează pe sectorul agricol. Lucrăm în peste 85 de țări și avem peste 70.000 de dispozitive și 700.000 de senzori implementați pentru o gamă largă de aplicații în agricultură: gestionarea bolilor, irigații, umiditatea solului, capcane pentru insecte, camere pentru culturi, stații meteo, fertilitatea solului etc. Unul dintre rolurile sale este acela de a oferi instruire la nivel global pentru o listă extinsă de soluții IoT pentru o mare varietate de culturi - orez, grâu, soia, portocale, porumb, canola, furaje, struguri, fructe și legume etc.